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 GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 308 pp. Englisch.

Bestandsnummer des Verk�ufers 9783030623432

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Bibliografische Details

Titel: Mathematical Foundations for Data Analysis
Verlag: Springer International Publishing, Springer Nature Switzerland M�r 2022
Erscheinungsjahr: 2022
Sprache: Englisch
ISBN-10: 3030623432
ISBN-13: 9783030623432
Einband: Taschenbuch
Zustand: Neu
Abmessungen: Breite: 235 mm, H�he: 155 mm, Tiefe: 17 mm
Gewicht: 470 Gramm

�ber diesen Titel

Inhaltsangabe

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.

�ber die Autorin bzw. den Autor

Jeff M. Phillips is an Associate Professor in the School of Computing within the University of Utah. He directs the Utah Center for Data Science as well as the Data Science curriculum within the School of Computing. His research is on algorithms for big data analytics, a domain with spans machine learning, computational geometry, data mining, algorithms, and databases, and his work regularly appears in top venues in each of these fields. He focuses on a geometric interpretation of problems, striving for simple, geometric, and intuitive techniques with provable guarantees and solve important challenges in data science. His research is supported by numerous NSF awards including an NSF Career Award.

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