Statistik Und Maschinelles Lernen
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Statistik Und Maschinelles Lernen
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Author : Mathias Trabs
language : de
Publisher: Springer Spektrum
Release Date : 2021-06-29
Statistik Und Maschinelles Lernen written by Mathias Trabs and has been published by Springer Spektrum this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2021-06-29 with Mathematics categories.
Dieses Lehrbuch liefert einen Einstieg in die mathematische Statistik und baut systematisch eine Brücke zum maschinellen Lernen. Dabei werden sowohl klassische und bis heute wichtige Verfahren untersucht als auch moderne Klassifikationsmethoden des statistischen Lernens. Diese werden mathematisch präzise analysiert und anhand von lebensnahen Beispielen illustriert. Das Buch verschafft den Leserinnen und Lesern einen Überblick über statistische Methoden der Datenanalyse und deren mathematischen Grundprinzipien. Der Fokus auf nicht-asymptotische Resultate erlaubt den Zugang zu modernen Anwendungen und führt an aktuelle Forschungsfragen heran. Aufgaben am Kapitelende runden das Buch ab.
Data Science
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Author : Matthias Plaue
language : de
Publisher: Springer Spektrum
Release Date : 2021-10-14
Data Science written by Matthias Plaue and has been published by Springer Spektrum this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2021-10-14 with Computers categories.
Dieses Lehrbuch bietet eine gut verständliche Einführung in mathematische Konzepte und algorithmische Verfahren, die der Data Science zugrunde liegen. Es deckt hierfür wesentliche Teile der Datenorganisation, der deskriptiven und inferenziellen Statistik, der Wahrscheinlichkeitstheorie und des maschinellen Lernens ab. Das Werk ermöglicht den Leserinnen und Lesern ein tiefes und grundlegendes Verständnis der Konzepte durch klare und mathematisch fundierte Vermittlung der Inhalte. Darüber hinaus stellt es durch zahlreiche, anhand realer Daten erstellter Anwendungsbeispiele einen starken Praxisbezug her. Dadurch ist es besonders für Lehrende und Studierende an technischen Hochschulen geeignet, bietet aber auch Quereinsteigenden mit mathematischem Grundwissen einen guten Einstieg und Überblick
Statistisches Und Maschinelles Lernen
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Author : Stefan Richter
language : de
Publisher: Springer-Verlag
Release Date : 2019-08-29
Statistisches Und Maschinelles Lernen written by Stefan Richter and has been published by Springer-Verlag this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2019-08-29 with Mathematics categories.
Dieses Buch verschafft Ihnen einen Überblick über einige der bekanntesten Verfahren des maschinellen Lernens aus der Perspektive der mathematischen Statistik. Nach der Lektüre kennen Sie die jeweils gestellten Forderungen an die Daten sowie deren Vor- und Nachteile und sind daher in der Lage, für ein gegebenes Problem ein geeignetes Verfahren vorzuschlagen. Beweise werden nur dort ausführlich dargestellt oder skizziert, wo sie einen didaktischen Mehrwert bieten – ansonsten wird auf die entsprechenden Fachartikel verwiesen. Für die praktische Anwendung ist ein genaueres Studium des jeweiligen Verfahrens und der entsprechenden Fachliteratur nötig, zu der Sie auf Basis dieses Buchs aber schnell Zugang finden. Das Buch richtet sich an Studierende der Mathematik höheren Semesters, die bereits Vorkenntnisse in Wahrscheinlichkeitstheorie besitzen. Behandelt werden sowohl Methoden des Supervised Learning und Reinforcement Learning als auch des Unsupervised Learning. Der Umfang entspricht einer einsemestrigen vierstündigen Vorlesung. Die einzelnen Kapitel sind weitestgehend unabhängig voneinander lesbar, am Ende jedes Kapitels kann das erworbene Wissen anhand von Übungsaufgaben und durch Implementierung der Verfahren überprüft werden. Quelltexte in der Programmiersprache R stehen auf der Springer-Produktseite zum Buch zur Verfügung.
Mathe Basics F R Data Scientists
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Author : Thomas Nield
language : de
Publisher: O'Reilly
Release Date : 2023-11-10
Mathe Basics F R Data Scientists written by Thomas Nield and has been published by O'Reilly this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2023-11-10 with Computers categories.
Frischen Sie Ihre Mathematik-Kenntnisse für Datenanalysen, Machine Learning und Neuronale Netze auf! Dieses Buch richtet sich an angehende und fortgeschrittene Data Scientists sowie Programmierer*innen, die sich die mathematischen Grundlagen der Data Science aneignen wollen Besonders gut nachvollziehbar durch minimale mathematische Fachterminologie, praxisnahe Beispiele und zahlreiche Abbildungen Mit Übungen und Lösungen, um das Gelernte zu vertiefen Für Studium und Beruf Um als Data Scientist erfolgreich zu sein, müssen Sie über ein solides mathematisches Grundwissen verfügen. Dieses Buch bietet einen leicht verständlichen Überblick über die Mathematik, die Sie in der Data Science benötigen. Thomas Nield führt Sie Schritt für Schritt durch Bereiche wie Infinitesimalrechnung, Wahrscheinlichkeit, lineare Algebra, Statistik und Hypothesentests und zeigt Ihnen, wie diese Mathe-Basics beispielsweise in der linearen und logistischen Regression und in neuronalen Netzen eingesetzt werden. Zusätzlich erhalten Sie Einblicke in den aktuellen Stand der Data Science und erfahren, wie Sie dieses Wissen für Ihre Karriere als Data Scientist nutzen. Verwenden Sie Python-Code und Bibliotheken wie SymPy, NumPy und scikit-learn, um grundlegende mathematische Konzepte wie Infinitesimalrechnung, lineare Algebra, Statistik und maschinelles Lernen zu erkunden Verstehen Sie Techniken wie lineare und logistische Regression und neuronale Netze durch gut nachvollziehbare Erklärungen und ein Minimum an mathematischer Terminologie Wenden Sie deskriptive Statistik und Hypothesentests auf einen Datensatz an, um p-Werte und statistische Signifikanz zu interpretieren Manipulieren Sie Vektoren und Matrizen und führen Sie Matrixzerlegung durch Vertiefen Sie Ihre Kenntnisse in Infinitesimal- und Wahrscheinlichkeitsrechnung, Statistik und linearer Algebra und wenden Sie sie auf Regressionsmodelle einschließlich neuronaler Netze an Erfahren Sie, wie Sie Ihre Kenntnisse und Fähigkeiten in der Datenanalyse optimieren und gängige Fehler vermeiden, um auf dem Data-Science-Arbeitsmarkt zu überzeugen
Statistik Prognose Und Maschinelles Lernen In Der Praxis Anwenden
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Author : Daniel Carr
language : de
Publisher: Independently Published
Release Date : 2023-09-04
Statistik Prognose Und Maschinelles Lernen In Der Praxis Anwenden written by Daniel Carr and has been published by Independently Published this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2023-09-04 with categories.
In der heutigen datengetriebenen Welt ist es von größter Bedeutung, die Feinheiten von Statistik, Prognose und maschinellem Lernen zu verstehen. Dieses Buch demystifiziert diese komplexen Konzepte und bietet praxisnahe Anwendungen und reale Beispiele, die die Lücke zwischen Theorie und Praxis schließen. Tauchen Sie tief in die Welt der Datenanalyse ein und entdecken Sie die transformative Kraft informierter Entscheidungsfindung. Egal, ob Sie ein angehender Datenwissenschaftler, ein Geschäftsprofi oder einfach nur ein neugieriger Enthusiast sind, dieser Leitfaden wird Sie befähigen. Von grundlegenden Prinzipien bis zu fortgeschrittenen Techniken lernen Sie, die komplexe Welt der Daten mit Präzision und Vertrauen zu navigieren. Darüber hinaus bietet das Buch Fallstudien aus verschiedenen Branchen, die die realen Auswirkungen datengesteuerter Strategien zeigen. Rüsten Sie sich mit den Fähigkeiten aus, um Rohdaten in handlungsrelevante Erkenntnisse umzuwandeln und in Ihrem Bereich einen nachhaltigen Einfluss zu erzielen.
Machine Learning In Statistics
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Author : Marcus Baulig
language : en
Publisher:
Release Date : 2019
Machine Learning In Statistics written by Marcus Baulig and has been published by this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2019 with categories.
Actuarial Data Science
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Author : Martin Seehafer
language : de
Publisher: Walter de Gruyter GmbH & Co KG
Release Date : 2021-01-18
Actuarial Data Science written by Martin Seehafer and has been published by Walter de Gruyter GmbH & Co KG this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2021-01-18 with Business & Economics categories.
Neben den klassischen Tätigkeitsfeldern der Versicherungsmathematik wie Produktentwicklung und Bilanzierung wird der praktisch tätige Aktuar zunehmend mit neuen Anforderungen aus IT-Automatisierung, Datenmanagement und weiteren spannenden Aufgaben aus den Bereichen Maschinelles Lernen/Künstliche Intelligenz betraut. Das vorliegende Buch bietet eine Einführung in Data-Science-Anwendungen in der Versicherungsbranche (= Actuarial Data Science). Es richtet sich an (werdende) Aktuare und allgemeiner an alle quantitativ im Finanz- und Versicherungsbereich Tätigen und Studenten, die sich einen Einblick in die eingesetzten Konzepte und Technologien verschaffen möchten. Neben den mathematisch-technischen Grundlagen werden auch mögliche Auswirkungen auf die Organisationsstruktur der Unternehmen sowie Fragen aus dem gesellschaftlichen Umfeld einschließlich Datenschutz ausführlich diskutiert. Aufgrund der Wichtigkeit dieser Themen hat die Deutsche Aktuarvereinigung e.V. (DAV) entschieden, sie in das Programm für Aus- und Weiterbildung der Aktuarinnen und Aktuare zu integrieren. Die sieben Autoren dieses Buches sind allesamt Dozenten in diversen Lehrveranstaltungen der Deutschen Aktuar Akademie (DAA) im Themenfeld Actuarial Data Science.
Machine Learning
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Author : RODRIGO F MELLO
language : en
Publisher: Springer
Release Date : 2018-08-01
Machine Learning written by RODRIGO F MELLO and has been published by Springer this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2018-08-01 with Computers categories.
This book presents the Statistical Learning Theory in a detailed and easy to understand way, by using practical examples, algorithms and source codes. It can be used as a textbook in graduation or undergraduation courses, for self-learners, or as reference with respect to the main theoretical concepts of Machine Learning. Fundamental concepts of Linear Algebra and Optimization applied to Machine Learning are provided, as well as source codes in R, making the book as self-contained as possible. It starts with an introduction to Machine Learning concepts and algorithms such as the Perceptron, Multilayer Perceptron and the Distance-Weighted Nearest Neighbors with examples, in order to provide the necessary foundation so the reader is able to understand the Bias-Variance Dilemma, which is the central point of the Statistical Learning Theory. Afterwards, we introduce all assumptions and formalize the Statistical Learning Theory, allowing the practical study of different classification algorithms. Then, we proceed with concentration inequalities until arriving to the Generalization and the Large-Margin bounds, providing the main motivations for the Support Vector Machines. From that, we introduce all necessary optimization concepts related to the implementation of Support Vector Machines. To provide a next stage of development, the book finishes with a discussion on SVM kernels as a way and motivation to study data spaces and improve classification results.
Probability And Statistics For Machine Learning
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Author : Charu C. Aggarwal
language : en
Publisher: Springer Nature
Release Date :
Probability And Statistics For Machine Learning written by Charu C. Aggarwal and has been published by Springer Nature this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on with categories.
Statistics With Julia
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Author : Yoni Nazarathy
language : en
Publisher: Springer Nature
Release Date : 2021-09-04
Statistics With Julia written by Yoni Nazarathy and has been published by Springer Nature this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2021-09-04 with Computers categories.
This monograph uses the Julia language to guide the reader through an exploration of the fundamental concepts of probability and statistics, all with a view of mastering machine learning, data science, and artificial intelligence. The text does not require any prior statistical knowledge and only assumes a basic understanding of programming and mathematical notation. It is accessible to practitioners and researchers in data science, machine learning, bio-statistics, finance, or engineering who may wish to solidify their knowledge of probability and statistics. The book progresses through ten independent chapters starting with an introduction of Julia, and moving through basic probability, distributions, statistical inference, regression analysis, machine learning methods, and the use of Monte Carlo simulation for dynamic stochastic models. Ultimately this text introduces the Julia programming language as a computational tool, uniquely addressing end-users rather than developers. It makes heavy use of over 200 code examples to illustrate dozens of key statistical concepts. The Julia code, written in a simple format with parameters that can be easily modified, is also available for download from the book’s associated GitHub repository online. See what co-creators of the Julia language are saying about the book: Professor Alan Edelman, MIT: With “Statistics with Julia”, Yoni and Hayden have written an easy to read, well organized, modern introduction to statistics. The code may be looked at, and understood on the static pages of a book, or even better, when running live on a computer. Everything you need is here in one nicely written self-contained reference. Dr. Viral Shah, CEO of Julia Computing: Yoni and Hayden provide a modern way to learn statistics with the Julia programming language. This book has been perfected through iteration over several semesters in the classroom. It prepares the reader with two complementary skills - statistical reasoning with hands on experience and working with large datasets through training in Julia.