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Originaltitel:
Statistical Learning with Math and R: 100 Exercises for Building Logic
Inhalt des Buches:
Die wichtigste Fähigkeit für das maschinelle Lernen und die Datenwissenschaft ist die mathematische Logik, um ihr Wesen zu begreifen, und nicht Wissen und Erfahrung. Dieses Lehrbuch nähert sich dem Wesen des maschinellen Lernens und der Datenwissenschaft, indem es mathematische Probleme betrachtet und R-Programme erstellt.
Als einleitender Teil bietet Kapitel 1 eine prägnante Einführung in die lineare Algebra, die Anfängern das Weiterlesen in den folgenden Hauptkapiteln erleichtern wird. In den folgenden Kapiteln werden wesentliche Themen des statistischen Lernens vorgestellt: lineare Regression, Klassifikation, Resampling, Informationskriterien, Regularisierung, nichtlineare Regression, Entscheidungsbäume, Support Vector Machines und unüberwachtes Lernen.
In jedem Kapitel werden Probleme des maschinellen Lernens mathematisch formuliert und gelöst und die Programme erstellt. Der Hauptteil eines Kapitels wird von Beweisen und Programmen in einem Anhang begleitet, mit Übungen am Ende des Kapitels. Da das Buch so aufgebaut ist, dass in jedem Kapitel die Lösungen zu den Aufgaben zu finden sind, können die Leser die insgesamt 100 Aufgaben lösen, indem sie einfach dem Inhalt der einzelnen Kapitel folgen.
Dieses Lehrbuch eignet sich für einen Undergraduate- oder Graduate-Kurs, der etwa 12 Vorlesungen umfasst. Das Buch ist leicht verständlich und in sich geschlossen geschrieben und eignet sich daher auch hervorragend zum selbstständigen Lernen.
Weitere Daten des Buches:
| ISBN: | 9789811575679 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Einband: | Taschenbuch |
| Erscheinungsjahr: | 2020 |
| Seitenzahl: | 217 |
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