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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 Netze.
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 Netze.
Sven-Ake Wegner promovierte 2010 in Funktionalanalysis und ist nach mehreren, teils internationalen wissenschaftlichen Stationen seit 2020 Privatdozent für Mathematik an der Universität Hamburg.
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.
| Erscheinungsjahr: | 2024 |
|---|---|
| Fachbereich: | Wahrscheinlichkeitstheorie |
| Genre: | Mathematik |
| Rubrik: | Naturwissenschaften & Technik |
| Medium: | Taschenbuch |
| Inhalt: |
ix
303 S. 118 s/w Illustr. 303 S. 118 Abb. |
| ISBN-13: | 9783662686966 |
| ISBN-10: | 3662686961 |
| Sprache: | Deutsch |
| Herstellernummer: | 89279064 |
| Ausstattung / Beilage: | Paperback |
| Einband: | Kartoniert / Broschiert |
| Autor: | Wegner, Sven-Ake |
| Auflage: | 1. Aufl. 2023 |
| Hersteller: |
Springer-Verlag GmbH
Springer Berlin Heidelberg |
| Maße: | 235 x 155 x 18 mm |
| Von/Mit: | Sven-Ake Wegner |
| Erscheinungsdatum: | 25.01.2024 |
| Gewicht: | 0,482 kg |
Sven-Ake Wegner promovierte 2010 in Funktionalanalysis und ist nach mehreren, teils internationalen wissenschaftlichen Stationen seit 2020 Privatdozent für Mathematik an der Universität Hamburg.
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.
| Erscheinungsjahr: | 2024 |
|---|---|
| Fachbereich: | Wahrscheinlichkeitstheorie |
| Genre: | Mathematik |
| Rubrik: | Naturwissenschaften & Technik |
| Medium: | Taschenbuch |
| Inhalt: |
ix
303 S. 118 s/w Illustr. 303 S. 118 Abb. |
| ISBN-13: | 9783662686966 |
| ISBN-10: | 3662686961 |
| Sprache: | Deutsch |
| Herstellernummer: | 89279064 |
| Ausstattung / Beilage: | Paperback |
| Einband: | Kartoniert / Broschiert |
| Autor: | Wegner, Sven-Ake |
| Auflage: | 1. Aufl. 2023 |
| Hersteller: |
Springer-Verlag GmbH
Springer Berlin Heidelberg |
| Maße: | 235 x 155 x 18 mm |
| Von/Mit: | Sven-Ake Wegner |
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