Book Details
Format
Paperback / Softback
ISBN-10
3662686961
ISBN-13
9783662686966
Edition
1. Aufl. 2023
Publisher
Springer Fachmedien Wiesbaden
Imprint
Springer Spektrum
Country of Manufacture
GB
Country of Publication
GB
Publication Date
Jan 25th, 2024
Print length
303 Pages
Weight
472 grams
Dimensions
15.50 x 23.30 x 2.10 cms
Product Classification:
DatabasesDatabases / Data management
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Quality
Fast
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.
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