書目名稱 | Mathematische Einführung in Data Science | 編輯 | Sven-Ake Wegner | 視頻video | http://file.papertrans.cn/628/627491/627491.mp4 | 概述 | Führt pr?gnant und verst?ndlich in die Mathematik der Data Science ein.Orientiert sich an den zentralen Prinzipien.Mathematisch exakt und auf die Anwendung fokussiert | 圖書封面 |  | 描述 | .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 Verst?ndnis der zugrundeliegenden Ideen im Vordergrund..Der Text wird abgerundet durch 121 unterrichtserprobte Aufgaben. Behandelte Themen sind u.a. .k.-n?chste Nachbarn, lineare und logistische Regression, Clustering, bestpassende Unterr?ume, Hauptkomponentenanalyse, Dimensionalit?tsreduktion, kollaboratives Filtern, Perzeptron, Support-Vector-Maschinen und neuronale Netze.. | 出版日期 | Textbook 2023 | 關(guān)鍵詞 | Machine Learning; Data Science; Perzeptron; Vektor Support Maschinen; Kernmethoden; Neuronale Netze; Deep | 版次 | 1 | doi | https://doi.org/10.1007/978-3-662-68697-3 | isbn_softcover | 978-3-662-68696-6 | isbn_ebook | 978-3-662-68697-3 | copyright | Der/die Herausgeber bzw. der/die Autor(en), exklusiv lizenziert an Springer-Verlag GmbH, DE, ein Tei |
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