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Mathematische Einführung in Data Science / Sven-Ake Wegner

Von: Mitwirkende(r): Resource type: Ressourcentyp: BuchBuchVerlagsnummer: 978-3-662-68696-689279064Sprache: Deutsch Reihen: LehrbuchVerlag: Berlin ; [Heidelberg] : Springer Spektrum, [2023]Copyright-Datum: © 2023Beschreibung: vii, 303 Seiten : Illustrationen, Diagramme ; 23.5 cm x 15.5 cmISBN:
  • 9783662686966
  • 3662686961
Schlagwörter: Genre/Form: Andere physische Formen: 9783662686973. | Erscheint auch als: Mathematische Einführung in Data Science. Online-Ausgabe Berlin : Springer Spektrum, 2023. 1 Online-Ressource (IX, 303 Seiten)DDC-Klassifikation:
  • 001.422 23
  • 005.7 23
  • 510
RVK: RVK: SR 8500
Inhalte:
Vorwort.- 1 Was ist Data (Science)?.- 2 Affin-lineare, polynomiale und logistische Regression.- 3 k-nächste Nachbarn.- 4 Clustering.- 5 Graphenclustering.- 6 Bestpassende Unterräume.- 7 Singulärwertzerlegung.- 8 Fluch und Segen der hohen Dimension.- 9 Maßkonzentration.- 10 Gaußsche Zufallsvektoren in hohen Dimensionen.- 11 Dimensionalitätsreduktion à la Johnson-Lindenstrauss.- 12 Trennung von Gaußianen und Parameteranpassung.- 13 Perzeptron.- 14 Support-Vector-Maschinen.- 15 Kernmethode.- 16 Neuronale Netze.- 17 Gradientenverfahren für konvexe Funktionen.- A Ausgewählte Resultate der Wahrscheinlichkeitstheorie.- Literaturverzeichnis.- Stichwortverzeichnis.
Zusammenfassung: 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 NetzeCall number: Grundsignatur: 2024 A 1018PPN: PPN: 1876010487
Exemplare
Medientyp Heimatbibliothek Standort Signatur Status Fälligkeitsdatum Barcode
Freihandbestand ausleihbar Fachbibliothek Mathematik Bibliothek / frei aufgestellt Stoch. / Weg Verfügbar 36538649090
Handbibliothek STOCH Handbibliothek (Ausleihe und Einsicht nicht möglich) 2024 A 1018 Ausgeliehen 18.09.2046 53943912090
Anzahl Vormerkungen: 0