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James, Gareth: An Introduction to Statistical Learning
An Introduction to Statistical Learning , with Applications in R , Blattfeder > Sportfederung , Auflage: 2. Auflage, Erscheinungsjahr: 20210824, Produktform: Leinen, Titel der Reihe: Springer Texts in Statistics##, Autoren: James, Gareth~Witten, Daniela~Hastie, Trevor~Tibshirani, Robert, Auflage: 21002, Auflage/Ausgabe: 2. Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 607, Abbildungen: 4 schwarz-weiße und 138 farbige Abbildungen, 10 schwarz-weiße Tabellen, Themenüberschrift: MATHEMATICS / Probability & Statistics / General, Keyword: R;R software;data mining;inference;statistical learning;supervised learning;unsupervised learning, Fachschema: Mathematik / Statistik~Programmiersprachen~Statistik~Roboter - Robotik - Industrieroboter~Datenverarbeitung / Anwendungen / Mathematik, Statistik~Intelligenz / Künstliche Intelligenz~KI~Künstliche Intelligenz - AI, Fachkategorie: Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik~Mathematische und statistische Software~Programmier- und Skriptsprachen, allgemein~Künstliche Intelligenz, Bildungszweck: für die Hochschule, Warengruppe: HC/Mathematik/Wahrscheinlichkeitstheorie, Fachkategorie: Robotik, Thema: Verstehen, Text Sprache: eng, Seitenanzahl: XV, Seitenanzahl: 607, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Springer-Verlag GmbH, Verlag: Springer-Verlag GmbH, Verlag: Springer US, New York, N.Y., Länge: 160, Breite: 240, Höhe: 31, Gewicht: 1010, Produktform: Gebunden, Genre: Importe, Genre: Importe, Herkunftsland: VEREINIGTE STAATEN VON AMERIKA (US), Katalog: LIB_ENBOOK, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Internationale Lagertitel, Katalog: internationale Titel, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0004, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 2788772
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Statistical Learning with Math and R, Fachbücher von Joe Suzuki
Das Fachbuch "Statistical Learning with Math and R" bietet eine fundierte Einführung in die mathematischen Grundlagen des maschinellen Lernens und der Datenwissenschaft. Es richtet sich sowohl an Studierende als auch an Fachleute, die ein tieferes Verständnis für die mathematischen Konzepte hinter den Algorithmen entwickeln möchten. Der Text beginnt mit einer kompakten Einführung in die lineare Algebra, die es Einsteigenden ermöglicht, die nachfolgenden Kapitel besser zu verstehen. Die Hauptkapitel behandeln zentrale Themen des statistischen Lernens, darunter lineare Regression, Klassifikation, Resampling, Regularisierung und Entscheidungsbäume. Jedes Kapitel enthält mathematische Formulierungen und Lösungen zu spezifischen Problemen sowie begleitende R-Programme. Am Ende jedes Kapitels finden sich Übungen, die es den Lesenden ermöglichen, ihr Wissen zu vertiefen und anzuwenden. Die klare Struktur und die umfassenden Lösungen zu den Übungen machen das Buch zu einem wertvollen Lernmaterial für den Unterricht sowie für das selbstständige Lernen.
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Statistical Learning with Math and Python, Fachbücher von Joe SuzukiDas Fachbuch "Statistical Learning with Math and Python" von Joe Suzuki bietet eine fundierte Einführung in die mathematischen Grundlagen des maschinellen Lernens und der Datenwissenschaft. Es richtet sich sowohl an Studierende als auch an Selbstlerner und ist so strukturiert, dass es die wesentlichen Konzepte klar und verständlich vermittelt. Der erste Kapitel bietet eine kompakte Einführung in die lineare Algebra, die als Grundlage für die folgenden Kapitel dient. Diese behandeln zentrale Themen wie lineare Regression, Klassifikation, Resampling, Regularisierung und Entscheidungsbäume. Jedes Kapitel formuliert mathematische Probleme und zeigt, wie diese mit Python gelöst werden können. Zudem enthält das Buch zahlreiche Übungen, die es den Leser*innen ermöglichen, das Gelernte anzuwenden und zu vertiefen. Mit insgesamt 100 Übungen und Lösungen am Ende jedes Kapitels ist das Buch ideal für eine strukturierte Lernumgebung oder für das eigenständige Studium geeignet.40,65 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Applied Statistical Learning, Fachbücher von Matthias SchonlauDas Fachbuch "Applied Statistical Learning" bietet eine umfassende und zugängliche Einführung in die Methoden und Techniken des statistischen Lernens. Es richtet sich vor allem an Studierende der Sozialwissenschaften auf Bachelor- und Master-Niveau, ist jedoch aufgrund seines praktischen Ansatzes auch für Leserinnen und Leser aus anderen Disziplinen wie Gesundheitswissenschaften, Statistik, Ingenieurwesen und Informatik von Interesse. Das Buch behandelt eine Vielzahl von statistischen Lernalgorithmen, darunter logistische Regression, regulierte lineare Modelle, Klassifikationsbäume und neuronale Netze. Jedes Kapitel widmet sich einem spezifischen Algorithmus oder einer Gruppe verwandter Techniken und enthält zahlreiche Beispiele sowie Übungen, die den Einsatz der Software Stata demonstrieren. Die Fallstudien, die überwiegend aus den Sozialwissenschaften stammen, unterstützen das Ziel des Buches, moderne Methoden der Datenwissenschaft in verschiedenen Anwendungsbereichen zu fördern.90,94 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Practical Statistical Learning and Data Science Methods, Fachbücher von Olawale Awe, Eric A. VanceDas Fachbuch "Practical Statistical Learning and Data Science Methods" bietet eine umfassende Sammlung praktischer Strategien zur Implementierung von Methoden des statistischen Lernens und der Datenwissenschaft. Die Beiträge stammen aus dem LISA 2020 Global Network und sind vollständig peer-reviewed, was die Qualität und Relevanz der Inhalte unterstreicht. Durch eine Vielzahl von Fallstudien werden Leser in die praktischen Methoden und realen Anwendungen eingeführt, die in verschiedenen Bereichen wie der Gesundheitsdatenanalyse, dem maschinellen Lernen und der Interpretation von Modellen zur Klassifikation von Body-Mass-Index (BMI) verwendet werden. Die behandelten Themen reichen von tiefen Lernmodellen zur Niederschlagsmodellierung bis hin zu vergleichenden Analysen von Sampling-Methoden in der Gesundheitsforschung. Dieses Buch ist eine wertvolle Ressource für Praktiker, Forschende und Studierende, die sich mit den sich ständig weiterentwickelnden Herausforderungen der Datenanalyse auseinandersetzen möchten.235,39 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Geometric Structures of Statistical Physics, Information Geometry, and Learning, Fachbücher von Frank Nielsen, Frédéric BarbarescoDas Buch "Geometric Structures of Statistical Physics, Information Geometry, and Learning" bietet eine umfassende Untersuchung der Schnittstellen zwischen statistischer Physik, Informationsgeometrie und maschinellem Lernen. Es beleuchtet, wie Methoden aus der statistischen Physik zunehmend in den Bereichen maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz Anwendung finden. Gleichzeitig werden die Herausforderungen und Grenzen der KI hinterfragt, was zu einer Neubewertung der Grundlagen der statistischen Physik führt. Die in diesem Band versammelten Beiträge stammen von einem Workshop, der sich mit den gemeinsamen Strukturen und Grundlagen dieser Disziplinen befasste. Die Autoren diskutieren verschiedene theoretische Ansätze und deren potenzielle Anwendungen in kognitiven Systemen, maschinellem Lernen und Signalverarbeitung. Ziel ist es, einen konstruktiven Dialog zu fördern, der neue Prinzipien und Gesetze für diese beiden Bereiche in einer einheitlichen Weise etabliert.299,59 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
Introduction to Statistical Machine Learning, Fachbücher von Masashi Sugiyama
Maschinelles Lernen ermöglicht es Computern, Muster zu erkennen und zu lernen, ohne tatsächlich programmiert zu werden. Wenn statistische Techniken und maschinelles Lernen kombiniert werden, entstehen leistungsstarke Werkzeuge zur Analyse verschiedener Arten von Daten in vielen Bereichen der Informatik und Ingenieurwissenschaften, einschliesslich Bildverarbeitung, Sprachverarbeitung, Verarbeitung natürlicher Sprache, Robotersteuerung sowie in grundlegenden Wissenschaften wie Biologie, Medizin, Astronomie, Physik und Materialwissenschaften. "Einführung in das statistische maschinelle Lernen" bietet eine allgemeine Einführung in das maschinelle Lernen, die eine breite Palette von Themen prägnant abdeckt und hilft, die Lücke zwischen Theorie und Praxis zu schliessen. Teil I behandelt die grundlegenden Konzepte der Statistik und Wahrscheinlichkeit, die zur Beschreibung von Algorithmen des maschinellen Lernens verwendet werden. Teil II und Teil III erklären die beiden Hauptansätze der Techniken des maschinellen Lernens: generative Methoden.
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The Elements of Statistical Learning, Fachbücher von Trevor Hastie
Behandelt überwacht Lernen (Vorhersage) bis hin zu unüberwachtem Lernen. Dieses Buch enthält Themen wie neuronale Netzwerke, Support Vector Machines, Klassifikationsbäume und Boosting.
76,90 €*
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James, Gareth: An Introduction to Statistical LearningAn Introduction to Statistical Learning , with Applications in R , Blattfeder > Sportfederung , Auflage: 2. Auflage, Erscheinungsjahr: 20210824, Produktform: Leinen, Titel der Reihe: Springer Texts in Statistics##, Autoren: James, Gareth~Witten, Daniela~Hastie, Trevor~Tibshirani, Robert, Auflage: 21002, Auflage/Ausgabe: 2. Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 607, Abbildungen: 4 schwarz-weiße und 138 farbige Abbildungen, 10 schwarz-weiße Tabellen, Themenüberschrift: MATHEMATICS / Probability & Statistics / General, Keyword: R;R software;data mining;inference;statistical learning;supervised learning;unsupervised learning, Fachschema: Mathematik / Statistik~Programmiersprachen~Statistik~Roboter - Robotik - Industrieroboter~Datenverarbeitung / Anwendungen / Mathematik, Statistik~Intelligenz / Künstliche Intelligenz~KI~Künstliche Intelligenz - AI, Fachkategorie: Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik~Mathematische und statistische Software~Programmier- und Skriptsprachen, allgemein~Künstliche Intelligenz, Bildungszweck: für die Hochschule, Warengruppe: HC/Mathematik/Wahrscheinlichkeitstheorie, Fachkategorie: Robotik, Thema: Verstehen, Text Sprache: eng, Seitenanzahl: XV, Seitenanzahl: 607, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Springer-Verlag GmbH, Verlag: Springer-Verlag GmbH, Verlag: Springer US, New York, N.Y., Länge: 160, Breite: 240, Höhe: 31, Gewicht: 1010, Produktform: Gebunden, Genre: Importe, Genre: Importe, Herkunftsland: VEREINIGTE STAATEN VON AMERIKA (US), Katalog: LIB_ENBOOK, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Internationale Lagertitel, Katalog: internationale Titel, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0004, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 278877279,17 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Statistical Learning with Math and R, Fachbücher von Joe SuzukiDas Fachbuch "Statistical Learning with Math and R" bietet eine fundierte Einführung in die mathematischen Grundlagen des maschinellen Lernens und der Datenwissenschaft. Es richtet sich sowohl an Studierende als auch an Fachleute, die ein tieferes Verständnis für die mathematischen Konzepte hinter den Algorithmen entwickeln möchten. Der Text beginnt mit einer kompakten Einführung in die lineare Algebra, die es Einsteigenden ermöglicht, die nachfolgenden Kapitel besser zu verstehen. Die Hauptkapitel behandeln zentrale Themen des statistischen Lernens, darunter lineare Regression, Klassifikation, Resampling, Regularisierung und Entscheidungsbäume. Jedes Kapitel enthält mathematische Formulierungen und Lösungen zu spezifischen Problemen sowie begleitende R-Programme. Am Ende jedes Kapitels finden sich Übungen, die es den Lesenden ermöglichen, ihr Wissen zu vertiefen und anzuwenden. Die klare Struktur und die umfassenden Lösungen zu den Übungen machen das Buch zu einem wertvollen Lernmaterial für den Unterricht sowie für das selbstständige Lernen.40,65 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Statistical Learning with Math and Python, Fachbücher von Joe SuzukiDas Fachbuch "Statistical Learning with Math and Python" von Joe Suzuki bietet eine fundierte Einführung in die mathematischen Grundlagen des maschinellen Lernens und der Datenwissenschaft. Es richtet sich sowohl an Studierende als auch an Selbstlerner und ist so strukturiert, dass es die wesentlichen Konzepte klar und verständlich vermittelt. Der erste Kapitel bietet eine kompakte Einführung in die lineare Algebra, die als Grundlage für die folgenden Kapitel dient. Diese behandeln zentrale Themen wie lineare Regression, Klassifikation, Resampling, Regularisierung und Entscheidungsbäume. Jedes Kapitel formuliert mathematische Probleme und zeigt, wie diese mit Python gelöst werden können. Zudem enthält das Buch zahlreiche Übungen, die es den Leser*innen ermöglichen, das Gelernte anzuwenden und zu vertiefen. Mit insgesamt 100 Übungen und Lösungen am Ende jedes Kapitels ist das Buch ideal für eine strukturierte Lernumgebung oder für das eigenständige Studium geeignet.40,65 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Applied Statistical Learning, Fachbücher von Matthias SchonlauDas Fachbuch "Applied Statistical Learning" bietet eine umfassende und zugängliche Einführung in die Methoden und Techniken des statistischen Lernens. Es richtet sich vor allem an Studierende der Sozialwissenschaften auf Bachelor- und Master-Niveau, ist jedoch aufgrund seines praktischen Ansatzes auch für Leserinnen und Leser aus anderen Disziplinen wie Gesundheitswissenschaften, Statistik, Ingenieurwesen und Informatik von Interesse. Das Buch behandelt eine Vielzahl von statistischen Lernalgorithmen, darunter logistische Regression, regulierte lineare Modelle, Klassifikationsbäume und neuronale Netze. Jedes Kapitel widmet sich einem spezifischen Algorithmus oder einer Gruppe verwandter Techniken und enthält zahlreiche Beispiele sowie Übungen, die den Einsatz der Software Stata demonstrieren. Die Fallstudien, die überwiegend aus den Sozialwissenschaften stammen, unterstützen das Ziel des Buches, moderne Methoden der Datenwissenschaft in verschiedenen Anwendungsbereichen zu fördern.90,94 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Practical Statistical Learning and Data Science Methods, Fachbücher von Olawale Awe, Eric A. VanceDas Fachbuch "Practical Statistical Learning and Data Science Methods" bietet eine umfassende Sammlung praktischer Strategien zur Implementierung von Methoden des statistischen Lernens und der Datenwissenschaft. Die Beiträge stammen aus dem LISA 2020 Global Network und sind vollständig peer-reviewed, was die Qualität und Relevanz der Inhalte unterstreicht. Durch eine Vielzahl von Fallstudien werden Leser in die praktischen Methoden und realen Anwendungen eingeführt, die in verschiedenen Bereichen wie der Gesundheitsdatenanalyse, dem maschinellen Lernen und der Interpretation von Modellen zur Klassifikation von Body-Mass-Index (BMI) verwendet werden. Die behandelten Themen reichen von tiefen Lernmodellen zur Niederschlagsmodellierung bis hin zu vergleichenden Analysen von Sampling-Methoden in der Gesundheitsforschung. Dieses Buch ist eine wertvolle Ressource für Praktiker, Forschende und Studierende, die sich mit den sich ständig weiterentwickelnden Herausforderungen der Datenanalyse auseinandersetzen möchten.235,39 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Geometric Structures of Statistical Physics, Information Geometry, and Learning, Fachbücher von Frank Nielsen, Frédéric BarbarescoDas Buch "Geometric Structures of Statistical Physics, Information Geometry, and Learning" bietet eine umfassende Untersuchung der Schnittstellen zwischen statistischer Physik, Informationsgeometrie und maschinellem Lernen. Es beleuchtet, wie Methoden aus der statistischen Physik zunehmend in den Bereichen maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz Anwendung finden. Gleichzeitig werden die Herausforderungen und Grenzen der KI hinterfragt, was zu einer Neubewertung der Grundlagen der statistischen Physik führt. Die in diesem Band versammelten Beiträge stammen von einem Workshop, der sich mit den gemeinsamen Strukturen und Grundlagen dieser Disziplinen befasste. Die Autoren diskutieren verschiedene theoretische Ansätze und deren potenzielle Anwendungen in kognitiven Systemen, maschinellem Lernen und Signalverarbeitung. Ziel ist es, einen konstruktiven Dialog zu fördern, der neue Prinzipien und Gesetze für diese beiden Bereiche in einer einheitlichen Weise etabliert.299,59 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Introduction to Statistical Machine Learning, Fachbücher von Masashi SugiyamaMaschinelles Lernen ermöglicht es Computern, Muster zu erkennen und zu lernen, ohne tatsächlich programmiert zu werden. Wenn statistische Techniken und maschinelles Lernen kombiniert werden, entstehen leistungsstarke Werkzeuge zur Analyse verschiedener Arten von Daten in vielen Bereichen der Informatik und Ingenieurwissenschaften, einschliesslich Bildverarbeitung, Sprachverarbeitung, Verarbeitung natürlicher Sprache, Robotersteuerung sowie in grundlegenden Wissenschaften wie Biologie, Medizin, Astronomie, Physik und Materialwissenschaften. "Einführung in das statistische maschinelle Lernen" bietet eine allgemeine Einführung in das maschinelle Lernen, die eine breite Palette von Themen prägnant abdeckt und hilft, die Lücke zwischen Theorie und Praxis zu schliessen. Teil I behandelt die grundlegenden Konzepte der Statistik und Wahrscheinlichkeit, die zur Beschreibung von Algorithmen des maschinellen Lernens verwendet werden. Teil II und Teil III erklären die beiden Hauptansätze der Techniken des maschinellen Lernens: generative Methoden.108,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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The Elements of Statistical Learning, Fachbücher von Trevor HastieBehandelt überwacht Lernen (Vorhersage) bis hin zu unüberwachtem Lernen. Dieses Buch enthält Themen wie neuronale Netzwerke, Support Vector Machines, Klassifikationsbäume und Boosting.76,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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