Statistisches und maschinelles Lernen
Gängige Verfahren im Überblick
Dieses Buch verschafft Ihnen einen Überblick über einige der bekanntesten Verfahren des maschinellen Lernens aus der Perspektive der mathematischen Statistik. Nach der Lektüre kennen Sie die jeweils gestellten Forderungen an die Daten sowie deren Vor- und Nachteile und sind daher in der Lage, für ein gegebenes Problem ein geeignetes Verfahren vorzuschlagen. Beweise werden nur dort ausführlich dargestellt oder skizziert, wo sie einen didaktischen Mehrwert bieten - ansonsten wird auf die entsprechenden Fachartikel verwiesen. Für die praktische Anwendung ist ein genaueres Studium des jeweiligen Verfahrens und der entsprechenden Fachliteratur nöt…
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Produktdetails
- ISBN: 978-3-662-59353-0
- EAN: 9783662593530
- Produktnummer: 30951886
- Verlag: Springer Berlin Heidelberg
- Sprache: Deutsch
- Erscheinungsjahr: 2019
- Seitenangabe: 400 S.
- Masse: H24.0 cm x B16.8 cm x D2.1 cm 669 g
- Auflage: 1. Aufl. 2019
- Abbildungen: Paperback
- Gewicht: 669
Über den Autor
Dr. Stefan Richter studierte und promovierte an der Universität Heidelberg. Im Anschluss hatte er eine Vertretungsprofessur am Institut für Mathematische Stochastik der TU Braunschweig inne, in deren Rahmen er unter anderem statistisches und maschinelles Lernen für Mathematiker lehrte. Derzeit ist er Postdoc der Arbeitsgruppe Statistik stochastischer Prozesse in Heidelberg.
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