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Mathematische Einführung in Data Science

Mathematische Einführung in Data Science

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k-nächste Nachbarn, lineare und logistische Regression, Clustering, bestpassende Unterräume, Hauptkomponentenanalyse, Dimensionalitätsreduktion, kollaboratives Filtern, Perzeptron, Support-Vector-Maschinen und neuronale Netze. Dieses Lehrbuch richtet sich an Studierende der Mathematik ab dem dritten Studienjahr. Basierend auf den mathematischen Grundvorlesungen werden kanonische Themen aus den Bereichen Data Science und Machine Learning durchgenommen. Dabei stehen rigorose Beweise und ein systematisches Verständnis der zugrundeliegenden Ideen im Vordergrund. Der Text wird abgerundet durch 121 unterrichtserprobte Aufgaben. Behandelte Themen sind u.a. k-nächste Nachbarn, lineare und logistische Regression, Clustering, bestpassende Unterräume, Hauptkomponentenanalyse, Dimensionalitätsreduktion, kollaboratives Filtern, Perzeptron, Support-Vector-Maschinen und neuronale Netze. Der AutorSven-Ake Wegner promovierte 2010 in Funktionalanalysis und ist nach…

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SKU: FOSBYUX7004777741027
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Description

k-nächste Nachbarn, lineare und logistische Regression, Clustering, bestpassende Unterräume, Hauptkomponentenanalyse, Dimensionalitätsreduktion, kollaboratives Filtern, Perzeptron, Support-Vector-Maschinen und neuronale Netze.

Dieses Lehrbuch richtet sich an Studierende der Mathematik ab dem dritten Studienjahr. Basierend auf den mathematischen Grundvorlesungen werden kanonische Themen aus den Bereichen Data Science und Machine Learning durchgenommen. Dabei stehen rigorose Beweise und ein systematisches Verständnis der zugrundeliegenden Ideen im Vordergrund.

Der Text wird abgerundet durch 121 unterrichtserprobte Aufgaben. Behandelte Themen sind u.a. k-nächste Nachbarn, lineare und logistische Regression, Clustering, bestpassende Unterräume, Hauptkomponentenanalyse, Dimensionalitätsreduktion, kollaboratives Filtern, Perzeptron, Support-Vector-Maschinen und neuronale Netze.

Der AutorSven-Ake Wegner promovierte 2010 in Funktionalanalysis und ist nach mehreren, teils internationalen wissenschaftlichen Stationen seit 2020 Privatdozent für Mathematik an der Universität Hamburg.

Langue
de
Version
Broché
Date de sortie initiale
25 janvier 2024
Nombre de pages
303
Illustrations
Avec illustrations

Personnes impliquées

Auteur principal

Sven-Ake Wegner

Editeur principal

Springer Spektrum

Informations sur le fabricant

Nom du fabricant
Springer Nature Customer Service Center GmbH
Adresse du fabricant
– 69115 – – DE
Adresse électronique du fabricant
ProductSafety@springernature.com
Informations sur le fabricant
Les informations du fabricant ne sont actuellement pas disponibles

Autres spécifications

Hauteur de l’emballage
18 mm
Largeur d’emballage
155 mm
Largeur du produit
155 mm
Livre d‘étude
Non
Longueur d’emballage
235 mm
Longueur du produit
235 mm
Poids de l’emballage
486 g
Édition
24001

EAN

EAN
9783662686966

Sécurité des produits

Opérateur économique responsable dans l’UE

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Livre

Disponibilité

Disponible à l’adresse suivante

Langue

Allemand

Type de livre

Paperback

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