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Statistik und maschinelles Lernen
Eine mathematische Einführung in klassische und moderne Methoden
Sofort lieferbar | Lieferzeit: Sofort lieferbar I
ISBN-13:
9783662629383
Veröffentl:
2021
Seiten:
263
Autor:
Mathias Trabs
eBook Typ:
PDF
eBook Format:
EPUB
Kopierschutz:
1 - PDF Watermark
Sprache:
Deutsch
Beschreibung:
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.
Grundlagen der Statistik.- Das lineare Modell.- Effizienz und Exponentialfamilien.- Modellwahl.- Klassifikation.- ANHANG.- Konzepte der Wahrscheinlichkeitstheorie.
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