Statistisches Und Maschinelles Lernen (häftad)
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Format
Häftad (Paperback / softback)
Språk
Tyska
Antal sidor
383
Utgivningsdatum
2019-11-28
Upplaga
1. Aufl. 2019 ed.
Förlag
Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH & Co. K
Illustratör/Fotograf
Bibliographie 20 schwarz-weiße und 40 farbige Abbildungen
Illustrationer
Illustrations; Bibliography; 50 Tables, color; 50 Illustrations, color; 37 Illustrations, black and
Dimensioner
244 x 170 x 21 mm
Vikt
636 g
Antal komponenter
1
Komponenter
Book
ISBN
9783662593530

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Statistisches Und Maschinelles Lernen (häftad)

Statistisches Und Maschinelles Lernen

Gangige Verfahren Im UEberblick

av Stefan Richter
Häftad Tyska, 2019-11-28
419
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Dieses Buch verschafft Ihnen einen UEberblick uber einige der bekanntesten Verfahren des maschinellen Lernens aus der Perspektive der mathematischen Statistik. Nach der Lekture kennen Sie die jeweils gestellten Forderungen an die Daten sowie deren Vor- und Nachteile und sind daher in der Lage, fur ein gegebenes Problem ein geeignetes Verfahren vorzuschlagen. Beweise werden nur dort ausfuhrlich dargestellt oder skizziert, wo sie einen didaktischen Mehrwert bieten - ansonsten wird auf die entsprechenden Fachartikel verwiesen. Fur die praktische Anwendung ist ein genaueres Studium des jeweiligen Verfahrens und der entsprechenden Fachliteratur noetig, zu der Sie auf Basis dieses Buchs aber schnell Zugang finden. Das Buch richtet sich an Studierende der Mathematik hoeheren Semesters, die bereits Vorkenntnisse in Wahrscheinlichkeitstheorie besitzen. Behandelt werden sowohl Methoden des Supervised Learning und Reinforcement Learning als auch des Unsupervised Learning. Der Umfang entspricht einer einsemestrigen vierstundigen Vorlesung. Die einzelnen Kapitel sind weitestgehend unabhangig voneinander lesbar, am Ende jedes Kapitels kann das erworbene Wissen anhand von UEbungsaufgaben und durch Implementierung der Verfahren uberpruft werden. Quelltexte in der Programmiersprache R stehen auf der Springer-Produktseite zum Buch zur Verfugung.
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Övrig information

Dr. Stefan Richter studierte und promovierte an der Universitat Heidelberg. Im Anschluss hatte er eine Vertretungsprofessur am Institut fur Mathematische Stochastik der TU Braunschweig inne, in deren Rahmen er unter anderem statistisches und maschinelles Lernen fur Mathematiker lehrte. Derzeit ist er Postdoc der Arbeitsgruppe Statistik stochastischer Prozesse in Heidelberg.