Mathematical Foundations for Data Analysis

Lingua: inglese

Editore: Springer, Springer Mär 2022, 2022

3030623432 / 9783030623432

Serie: Libro 6 di 11 - Springer Series in the Data Sciences

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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This textbook, suitable for an early undergraduate up to a graduate course, provides an overview of many basic principles and techniques needed for modern data analysis. In particular, this book was designed and written as preparation for students planning to take rigorous Machine Learning and Data Mining courses. It introduces key conceptual tools necessary for data analysis, including concentration of measure and PAC bounds, cross validation, gradient descent, and principal component analysis. It also surveys basic techniques in supervised (regression and classification) and unsupervised learning (dimensionality reduction and clustering) through an accessible, simplified presentation. Students are recommended to have some background in calculus, probability, and linear algebra. Some familiarity with programming and algorithms is useful to understand advanced topics on computational techniques.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 308 pp. Englisch. …

Codice articolo 9783030623432

Titolo
Mathematical Foundations for Data Analysis
Autore
Jeff M. Phillips
Editore
Springer, Springer Mär 2022
Anno di pubblicazione
2022
Condizione
Neu
Rilegatura
Taschenbuch
Lingua
inglese
ISBN 10
3030623432
ISBN 13
9783030623432
Peso dell'articolo
470 grammi
Dimensioni
235x155x17 mm
Serie
Libro 6 di 11: Springer Series in the Data Sciences

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