Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This text provides deep and comprehensive coverage of the mathematical background for data science, including machine learning, optimal recovery, compressed sensing, optimization, and neural networks. In the past few decades, heuristic methods adopted by big tech companies have complemented existing scientific disciplines to form the new field of Data Science. This text embarks the readers on an engaging itinerary through the theory supporting the field. Altogether, twenty-seven lecture-length chapters with exercises provide all the details necessary for a solid understanding of key topics in data science. While the book covers standard material on machine learning and optimization, it also includes distinctive presentations of topics such as reproducing kernel Hilbert spaces, spectral clustering, optimal recovery, compressed sensing, group testing, and applications of semidefinite programming. Students and data scientists with less mathematical background will appreciate the appendices that provide more background on some of the more abstract concepts.

Bestandsnummer des Verk�ufers 9781009001854

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Bibliografische Details

Titel: Mathematical Pictures at a Data Science Exhibition
Verlag: Cambridge University Press
Erscheinungsjahr: 2022
Sprache: Englisch
ISBN-10: 100900185X
ISBN-13: 9781009001854
Einband: Taschenbuch
Zustand: Neu
Abmessungen: Breite: 229 mm, H�he: 152 mm, Tiefe: 19 mm
Gewicht: 494 Gramm

�ber diesen Titel

Inhaltsangabe

This text provides deep and comprehensive coverage of the mathematical background for data science, including machine learning, optimal recovery, compressed sensing, optimization, and neural networks. In the past few decades, heuristic methods adopted by big tech companies have complemented existing scientific disciplines to form the new field of Data Science. This text embarks the readers on an engaging itinerary through the theory supporting the field. Altogether, twenty-seven lecture-length chapters with exercises provide all the details necessary for a solid understanding of key topics in data science. While the book covers standard material on machine learning and optimization, it also includes distinctive presentations of topics such as reproducing kernel Hilbert spaces, spectral clustering, optimal recovery, compressed sensing, group testing, and applications of semidefinite programming. Students and data scientists with less mathematical background will appreciate the appendices that provide more background on some of the more abstract concepts.

�ber die Autorin bzw. den Autor

Simon Foucart is Professor of Mathematics at Texas A&M University, where he was named Presidential Impact Fellow in 2019. He has previously written, together with Holger Rauhut, the influential book A Mathematical Introduction to Compressive Sensing (2013).

��ber diesen Titel� kann sich auf eine andere Ausgabe dieses Titels beziehen.

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