Statistisches und maschinelles Lernen: Gängige Verfahren im Überblick: Gängige Verfahren Im Überblick - Brossura

Richter, Stefan

Brossura

ISBN 10: 366259353X ISBN 13: 9783662593530

Casa editrice: Springer Spektrum, 2019

Riassunto

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 nötig, zu der Sie auf Basis dieses Buchs aber schnell Zugang finden.

Das Buch richtet sich an Studierende der Mathematik höheren Semesters, die bereits Vorkenntnisse in Wahrscheinlichkeitstheorie besitzen. Behandelt werden sowohl Methoden des Supervised Learning und Reinforcement Learning als auch des Unsupervised Learning. Der Umfang entspricht einer einsemestrigen vierstündigen Vorlesung.

Die einzelnen Kapitel sind weitestgehend unabhängig voneinander lesbar, am Ende jedes Kapitels kann das erworbene Wissen anhand von Übungsaufgaben und durch Implementierung der Verfahren überprüft werden. Quelltexte in der Programmiersprache R stehen auf der Springer-Produktseite zum Buch zur Verfügung.

Su questo libro

Informazioni sull?autore

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.

Dalla quarta di copertina

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 nötig, zu der Sie auf Basis dieses Buchs aber schnell Zugang finden.

Das Buch richtet sich an Studierende der Mathematik höheren Semesters, die bereits Vorkenntnisse in Wahrscheinlichkeitstheorie besitzen. Behandelt werden sowohl Methoden des Supervised Learning und Reinforcement Learning als auch des Unsupervised Learning. Der Umfang entspricht einer einsemestrigen vierstündigen Vorlesung.

Die einzelnen Kapitel sind weitestgehend unabhängig voneinander lesbar, am Ende jedes Kapitels kann das erworbene Wissen anhand von Übungsaufgaben und durch Implementierung der Verfahren überprüft werden. Quelltexte in der Programmiersprache R stehen auf der Springer-Produktseite zum Buch zur Verfügung.

Der 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.

Dettagli dell?edizione

• Editore: Springer Spektrum
• Data di pubblicazione: 2019
• Lingua: Tedesco
• ISBN 10: 366259353X
• ISBN 13: 9783662593530
• Rilegatura: Copertina flessibile
• Numero edizione: 1
• Numero di pagine: 400
• Contatto del produttore: non disponibile
• Persona responsabile: non disponibile