Materials Data Science
Lingua: inglese
Editore: Springer, Springer Mai 2024, 2024
- Rilegato
- Nuovo
Da: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Germaniabuchversandmimpf2000
Venditore AbeBooks dal 23 gennaio 2017
Condizione: Nuovo
EUR 96,29
Quantità: 1 disponibile
Aggiungi al carrelloDescrizione dell’articolo da parte del venditore
This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This text covers all of the data science, machine learning, and deep learning topics relevant to materials science and engineering, accompanied by numerous examples and applications. Almost all methods and algorithms introduced are implemented 'from scratch' using Python and NumPy.The book starts with an introduction to statistics and probabilities, explaining important concepts such as random variables and probability distributions, Bayes' theorem and correlations, sampling techniques, and exploratory data analysis, and puts them in the context of materials science and engineering. Therefore, it serves as a valuable primer for both undergraduate and graduate students, as well as a review for research scientists and practicing engineers.The second part provides an in-depth introduction of (statistical) machine learning. It begins with outlining fundamental concepts and proceeds to explore a variety of supervised learning techniques for regression and classification, including advanced methods such as kernel regression and support vector machines. The section on unsupervised learning emphasizes principal component analysis, and also covers manifold learning (t-SNE and UMAP) and clustering techniques. Additionally, feature engineering, feature importance, and cross-validation are introduced.The final part on neural networks and deep learning aims to promote an understanding of these methods and dispel misconceptions that they are a 'black box'. The complexity gradually increases until fully connected networks can be implemented. Advanced techniques and network architectures, including GANs, are implemented 'from scratch' using Python and NumPy, which facilitates a comprehensive understanding of all the details and enables the user to conduct their own experiments in Deep Learning.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 644 pp. Englisch.…
Codice articolo 9783031465642
- Titolo
- Materials Data Science
- Autore
- Stefan Sandfeld
- Editore
- Springer, Springer Mai 2024
- Anno di pubblicazione
- 2024
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3031465644
- ISBN 13
- 9783031465642
- Peso dell'articolo
- 1236 grammi
- Dimensioni
- 241x160x38 mm
- Serie
- Libro 4 di 4: The Materials Research Society
This text covers all of the data science, machine learning, and deep learning topics relevant to materials science and engineering, accompanied by numerous examples and applications. Almost all methods and algorithms introduced are implemented “from scratch” using Python and NumPy.
The book starts with an introduction to statistics and probabilities, explaining important concepts such as random variables and probability distributions, Bayes’ theorem and correlations, sampling techniques, and exploratory data analysis, and puts them in the context of materials science and engineering. Therefore, it serves as a valuable primer for both undergraduate and graduate students, as well as a review for research scientists and practicing engineers.
The second part provides an in-depth introduction of (statistical) machine learning. It begins with outlining fundamental concepts and proceeds to explore a variety of supervised learning techniques for regression and classification, including advanced methods such as kernel regression and support vector machines. The section on unsupervised learning emphasizes principal component analysis, and also covers manifold learning (t-SNE and UMAP) and clustering techniques. Additionally, feature engineering, feature importance, and cross-validation are introduced.
The final part on neural networks and deep learning aims to promote an understanding of these methods and dispel misconceptions that they are a “black box”. The complexity gradually increases until fully connected networks can be implemented. Advanced techniques and network architectures, including GANs, are implemented “from scratch” using Python and NumPy, which facilitates a comprehensive understanding of all the details and enables the user to conduct their own experiments in Deep Learning.
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Informazioni sull’autore
"Descrizione articolo" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
buchversandmimpf2000
Emtmannsberg, BAYE, Germania
Venditore AbeBooks dal 23 gennaio 2017
Tariffe di spedizione da Germania a U.S.A.
| Articolo | Da 60 a 60 giorni lavorativi | Da 60 a 60 giorni lavorativi |
|---|---|---|
| Primo articolo | EUR 60,00 | EUR 75,00 |
Metodi di pagamento
- Assegno
- PayPal
Descrizione dello Store
Impressum Thorsten Retsch Buchversand Mimpf2000 Oberölschnitz 16 95517 Emtmannsberg Deutschland Telefon: 09209-2023188 Email: mimpf2000@online.de USt-ID-Nr.: DE 235096871 Wir führen gebrauchte Bücher aus allen Sparten der Literatur
Specializzazione
Modernes Antiquariat - Bücher von 1960 bis heuteInformazioni sull’azienda del venditore
buchversandmimpf2000
Germania
Condizioni di vendita
Impressum
Gesetzliche Anbieterkennung:
Thorsten Retsch
Buchversand Mimpf2000
Oberölschnitz 16
95517 Emtmannsberg
Deutschland
Telefon: 092092023188
E-Mail: order@buchversandmimpf2000.de
USt-IdNr.: DE 235096871
Alternative Streitbeilegung:
Die Europäische Kommission stellt eine Plattform für die außergerichtliche Online-Streitbeilegung (OS-Plattform) bereit, aufrufbar unter http://ec.europa.eu/odr.
Diritto di recesso
Se sei un consumatore puoi recedere dal contratto in conformità con quanto segue. Per Consumatore si intende qualsiasi persona fisica che agisce per scopi estranei alla propria attività commerciale, imprenditoriale, artigianale o professionale.
Informazioni sul diritto di recesso
Diritto legale di recesso
Hai il diritto di recedere dal presente contratto entro 14 giorni senza fornire alcuna motivazione.
Il periodo di recesso scade dopo 14 giorni dal giorno in cui tu o una terza parte, diversa dal vettore e da te indicata, acquisisce il possesso fisico dell'ultimo bene o dell'ultimo lotto o pezzo.
Per esercitare il diritto di recesso, compila e invia elettronicamente una dichiarazione esplicita sul nostro sito Web, alla voce “I miei acquisti” nella sezione “Mio account”. Ti comunicheremo senza indugio una conferma di ricezione di tale recesso su un supporto durevole (ad es. via e-mail).
Per rispettare il termine di recesso, è sufficiente inviare la comunicazione relativa all'esercizio del diritto di recesso prima della scadenza del periodo di recesso stesso.
Effetti del recesso
In caso di recesso dal presente contratto, ti rimborseremo tutti i pagamenti ricevuti, compresi i costi di spedizione (ad eccezione dei costi supplementari derivanti dalla tua eventuale scelta di un tipo di spedizione diverso dal tipo meno costoso di consegna standard da noi offerto).
Potremo effettuare una detrazione dal rimborso per la perdita di valore dei beni forniti, qualora tale perdita sia il risultato di una manipolazione non necessaria da parte tua.
Eseguiremo il rimborso senza indebito ritardo e non oltre 14 giorni dal giorno in cui saremo informati della tua decisione di recedere dal presente contratto.
Il rimborso sarà effettuato utilizzando lo stesso mezzo di pagamento da te usato per la transazione iniziale, salvo che tu non abbia espressamente concordato altrimenti; in ogni caso, non dovrai sostenere alcun costo quale conseguenza di tale rimborso.
Possiamo trattenere il rimborso finché non avremo ricevuto i beni oppure finché non avrai fornito la prova di averli rispediti, a seconda di quale condizione si verifichi per prima.
Dovrai rispedire i beni o consegnarli a buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Germany, +49 09209-2023188, senza indebito ritardo e, in ogni caso, entro 14 giorni dal giorno in cui ci hai comunicato la tua volontà di recedere dal presente contratto. Il termine è rispettato se rispedisci i beni prima della scadenza del periodo di 14 giorni. I costi diretti della restituzione dei beni saranno a tuo carico. Sei responsabile solo della diminuzione del valore dei beni risultante da una manipolazione diversa da quella necessaria per stabilire la natura, le caratteristiche e il funzionamento dei beni stessi.
Eccezioni al diritto di recesso
Il diritto di recesso non si applica a:
- La fornitura di giornali, periodici o riviste ad eccezione dei contratti di abbonamento; e
- La fornitura di contenuto digitale non fornito su un supporto materiale (ad es. su un CD o DVD), se al momento dell'invio dell'ordine hai accettato l'inizio dell'esecuzione e hai riconosciuto che non avresti potuto recedere una volta iniziata l'esecuzione.
Condizioni di spedizione
Soweit in der Artikelbeschreibung keine andere Frist angegeben ist, erfolgt die Lieferung der Ware innerhalb von 3-5 Werktagen nach Vertragsschluss, bei Vorauszahlung erst nach Eingang des vollständigen Kaufpreises und der Versandkosten. Alle Preise inkl. MwSt.