Statistical learning data science (52 Ergebnisse)
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Verlag: Springer 2003
Serie: Springer Series in Statistics, Buch 62 von 160. Buch 62 von 160 - Springer Series in Statistics
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Paperback. Zustand: Brand New. 170 pages. 9.25x7.52x0.36 inches. In Stock.
Sprache: Englisch
Verlag: Orange Education Pvt Ltd 2024
Serie: High Performance Programming — Parallel Systems Path, Buch 2 von 3. Buch 2 von 3 - High Performance Programming — Parallel Systems Path
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Paperback. Zustand: Brand New. 150 pages. 8.98x6.02x1.06 inches. In Stock.
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hardcover. Zustand: Fine.
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Zustand: New. Num Pages: 230 pages. BIC Classification: UNF. Category: (P) Professional & Vocational. Dimension: 235 x 190. . . 2015. First. Paperback. . . . . Books ship from the US and Ireland.
Sprache: Englisch
Verlag: Chapman and Hall/CRC 2019
Serie: Chapman & Hall/Crc Machine Learning & Pattern Recognition, Buch 15 von 15. Buch 15 von 15 - Chapman & Hall/Crc Machine Learning & Pattern Recognition
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Essentials of Data Science and Analytics | Statistical Tools, Machine Learning, and R-Statistical Software Overview | Amar Sahay | Taschenbuch | Einband - flex.(Paperback) | Englisch | 2021 | Business Expert Press | EAN 9781631573453 | Verantwortliche Person für die EU: Mare Nostrum Group B.V., Doelen…72, 4831 GR BREDA, NIEDERLANDE, gpsr[at]mare-nostrum[dot]co[dot]uk | Anbieter: preigu.
Sprache: Englisch
Verlag: Chapman and Hall/CRC 2019
Serie: Chapman & Hall/Crc Machine Learning & Pattern Recognition, Buch 15 von 15. Buch 15 von 15 - Chapman & Hall/Crc Machine Learning & Pattern Recognition
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Paperback. Zustand: Brand New. 3rd edition. 496 pages. 9.18x6.12x9.21 inches. In Stock.
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Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware - 'Data Science and Machine Learning: Mathematical and Statistical Methods' is a comprehensive guide that emphasizes the theoretical foundations of data science and machine learning. The book is ideal for students, researchers, and professionals who aim to build a strong mathematical understand…ing of core concepts in these rapidly growing fields. It bridges the gap between theory and practice by combining mathematical rigor with practical applications.The text delves deeply into essential topics such as probability theory, linear algebra, calculus, and statistical inference - all of which form the backbone of data science. These concepts are not just introduced but are thoroughly explored with clear explanations, proofs, and illustrative examples. A significant portion of the book is dedicated to regression analysis, classification methods, clustering techniques, and dimensionality reduction, which are fundamental tools in machine learning.One of the key strengths of the book is its focus on the mathematical intuition behind machine learning algorithms. Readers are guided through the derivation of algorithms like linear regression, logistic regression, support vector machines, principal component analysis, and k-means clustering. It also introduces more advanced topics such as Bayesian methods, kernel methods, and elements of deep learning from a mathematical viewpoint.
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Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH
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Buch. Zustand: Neu. Neuware - 'Data Science and Machine Learning: Mathematical and Statistical Methods' is a comprehensive guide that emphasizes the theoretical foundations of data science and machine learning. The book is ideal for students, researchers, and professionals who aim to build a strong mathematical understanding of…core concepts in these rapidly growing fields. It bridges the gap between theory and practice by combining mathematical rigor with practical applications.The text delves deeply into essential topics such as probability theory, linear algebra, calculus, and statistical inference - all of which form the backbone of data science. These concepts are not just introduced but are thoroughly explored with clear explanations, proofs, and illustrative examples. A significant portion of the book is dedicated to regression analysis, classification methods, clustering techniques, and dimensionality reduction, which are fundamental tools in machine learning.One of the key strengths of the book is its focus on the mathematical intuition behind machine learning algorithms. Readers are guided through the derivation of algorithms like linear regression, logistic regression, support vector machines, principal component analysis, and k-means clustering. It also introduces more advanced topics such as Bayesian methods, kernel methods, and elements of deep learning from a mathematical viewpoint.
