Statistik und maschinelles Lernen
Eine mathematische Einführung in klassische und moderne Methoden
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...
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Produktinformationen zu „Statistik und maschinelles Lernen “
Klappentext zu „Statistik und maschinelles Lernen “
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.
Inhaltsverzeichnis zu „Statistik und maschinelles Lernen “
Grundlagen der Statistik.- Das lineare Modell.- Effizienz und Exponentialfamilien.- Modellwahl.- Klassifikation.- ANHANG.- Konzepte der Wahrscheinlichkeitstheorie.
Autoren-Porträt von Mathias Trabs, Moritz Jirak, Konstantin Krenz, Markus Reiss
Mathias Trabs promovierte an der Humboldt-Universität zu Berlin. Nach einer Postdoczeit in Paris wurde er 2016 Juniorprofessor an der Universität Hamburg. Seine Forschung befasst sich mit der hochdimensionalen und nichtparametrischen Statistik.
Bibliographische Angaben
- Autoren: Mathias Trabs , Moritz Jirak , Konstantin Krenz , Markus Reiss
- 2021, 1. Aufl. 2021, XII, 263 Seiten, 23 farbige Abbildungen, Masse: 16,8 x 24 cm, Kartoniert (TB), Deutsch
- Verlag: Springer, Berlin
- ISBN-10: 3662629372
- ISBN-13: 9783662629376
- Erscheinungsdatum: 07.07.2021
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