Mathematical foundations data analysis di phillips jeff (29 risultati)
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Buch. Condizione: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - 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 planni…ng 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.
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Taschenbuch. Condizione: Neu. Mathematical Foundations for Data Analysis | Jeff M. Phillips | Taschenbuch | Springer Series in the Data Sciences | xvii | Englisch | 2022 | Springer | EAN 9783030623432 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[…dot]com | Anbieter: preigu.
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Buch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - 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. 308 pp. Englisch.
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Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - 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 preparat…ion 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. 308 pp. Englisch.
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Condizione: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Provides accessible, simplified introduction to core mathematical language and conceptsIntegrates examples of key concepts through geometric illustrations and Python codingAddresses topics in locality sensitive .
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