Statistik und maschinelles Lernen
Trabs, Mathias, Jirak, Moritz, Krenz, Konstantin, Reiß, Markus
Produktnummer:
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| Autor: | Jirak, Moritz Krenz, Konstantin Reiß, Markus Trabs, Mathias |
|---|---|
| Themengebiete: | Hochdimensionale Modelle Hochdimensionale Statistik Klassifikationsprobleme Machine Learning Mathematische Statistik Moderne statistische Methoden und Forschungsfragen Supervised learning Verallgemeinertes lineares Modell generalized linear model Überwachtes Maschinelles Lernen |
| Veröffentlichungsdatum: | 23.06.2021 |
| EAN: | 9783662629376 |
| Sprache: | Deutsch |
| Seitenzahl: | 263 |
| Produktart: | Kartoniert / Broschiert |
| Verlag: | Springer Berlin |
| Untertitel: | Eine mathematische Einführung in klassische und moderne Methoden |
Produktinformationen "Statistik und maschinelles Lernen"
Dieses Lehrbuch liefert einen Einstieg in die mathematische Statistik und baut systematisch eine Brücke zum maschinellen Lernen. Dabei werden sowohl klassische und bis heute wichtige Verfahren untersucht als auch moderne Klassifikationsmethoden des statistischen Lernens. Diese werden mathematisch präzise analysiert und anhand von lebensnahen Beispielen illustriert. Das Buch verschafft den Leserinnen und Lesern einen Überblick über statistische Methoden der Datenanalyse und deren mathematischen Grundprinzipien. Der Fokus auf nicht-asymptotische Resultate erlaubt den Zugang zu modernen Anwendungen und führt an aktuelle Forschungsfragen heran. Aufgaben am Kapitelende runden das Buch ab.
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