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Applied Machine Learning, Fachbücher von Jason Hodson
Das Fachbuch "Applied Machine Learning" bietet eine praxisnahe Einführung in die Anwendung von Machine Learning-Methoden. Es richtet sich an Leser, die die Theorie hinter Machine Learning in realen Szenarien umsetzen möchten. Anhand von drei konkreten Anwendungsfällen, die jeweils mit eigenen Datensätzen arbeiten, lernen die Leser, wie sie ihre Daten aufbereiten, das passende Modell auswählen und die Ergebnisse bewerten können. Die Verwendung von Tools wie GitHub und Anaconda wird detailliert erläutert, und es stehen herunterladbare Beispielcodes zur Verfügung. Die Leser werden durch den gesamten Prozess geführt, von der Datenvorbereitung über die Modellauswahl bis hin zur Implementierung und Überwachung der Modelle. Dieses Buch ist eine wertvolle Ressource für alle, die Machine Learning in ihrem Unternehmen erfolgreich einsetzen möchten.
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The Elements of Statistical Learning, Fachbücher von Trevor Hastie
Behandelt überwacht Lernen (Vorhersage) bis hin zu unüberwachtem Lernen. Dieses Buch enthält Themen wie neuronale Netzwerke, Support Vector Machines, Klassifikationsbäume und Boosting.
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Applied Statistical Methods in Agriculture, Health and Life Sciences, Fachbücher von Bayo LawalDieses Lehrbuch vermittelt entscheidende statistische Methoden zur Beantwortung von Forschungsfragen unter Verwendung einer einzigartigen Auswahl an statistischen Softwareprogrammen, einschliesslich MINITAB und R. Es wurde für Bachelor-Studierende in den Bereichen Landwirtschaft, Pflege, Biologie und biomedizinische Forschung entwickelt. Auch Master-Studierende werden es als nützliche Möglichkeit empfinden, ihre Statistikkenntnisse aufzufrischen und Softwareoptionen zu konsultieren. Die einzigartige Kombination von Beispielen wird unter Berücksichtigung der individuellen Stärken von MINITAB und R angegangen. Zu den behandelten Themen gehören unter anderem Datenbeschreibung, Wahrscheinlichkeitsverteilungen, Versuchsplanung, Regressionsanalyse, randomisierte Designs und biologische Tests. Im Gegensatz zu anderen Biostatistik-Lehrbüchern enthält dieser Text auch Ausreisser, einflussreiche Beobachtungen in der Regression und eine Einführung in die Überlebensanalyse. Das Material stammt aus den umfangreichen Lehr- und Forschungserfahrungen des Autors in Afrika, den USA und dem Vereinigten Königreich. Zu jedem Kapitel gehören Beispielaufgaben, Literaturhinweise und elektronische Zusatzmaterialien.91,50 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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James, Gareth: An Introduction to Statistical LearningAn Introduction to Statistical Learning , with Applications in R , Blattfeder > Sportfederung , Auflage: 2. Auflage, Erscheinungsjahr: 20210824, Produktform: Leinen, Titel der Reihe: Springer Texts in Statistics##, Autoren: James, Gareth~Witten, Daniela~Hastie, Trevor~Tibshirani, Robert, Auflage: 21002, Auflage/Ausgabe: 2. Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 607, Abbildungen: 4 schwarz-weiße und 138 farbige Abbildungen, 10 schwarz-weiße Tabellen, Themenüberschrift: MATHEMATICS / Probability & Statistics / General, Keyword: R;R software;data mining;inference;statistical learning;supervised learning;unsupervised learning, Fachschema: Mathematik / Statistik~Programmiersprachen~Statistik~Roboter - Robotik - Industrieroboter~Datenverarbeitung / Anwendungen / Mathematik, Statistik~Intelligenz / Künstliche Intelligenz~KI~Künstliche Intelligenz - AI, Fachkategorie: Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik~Mathematische und statistische Software~Programmier- und Skriptsprachen, allgemein~Künstliche Intelligenz, Bildungszweck: für die Hochschule, Warengruppe: HC/Mathematik/Wahrscheinlichkeitstheorie, Fachkategorie: Robotik, Thema: Verstehen, Text Sprache: eng, Seitenanzahl: XV, Seitenanzahl: 607, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Springer-Verlag GmbH, Verlag: Springer-Verlag GmbH, Verlag: Springer US, New York, N.Y., Länge: 160, Breite: 240, Höhe: 31, Gewicht: 1010, Produktform: Gebunden, Genre: Importe, Genre: Importe, Herkunftsland: VEREINIGTE STAATEN VON AMERIKA (US), Katalog: LIB_ENBOOK, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Internationale Lagertitel, Katalog: internationale Titel, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0004, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 278877279,17 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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An Introduction to Statistical Learning, Fachbücher von Daniela Witten, Robert Tibshirani, Gareth James, Trevor HastieEine Einführung in das statistische Lernen bietet einen zugänglichen Überblick über das Gebiet des statistischen Lernens, ein unverzichtbares Werkzeug, um die umfangreichen und komplexen Datensätze zu verstehen, die in den letzten zwanzig Jahren in Bereichen wie Biologie, Finanzen, Marketing und Astrophysik entstanden sind. Dieses Buch präsentiert einige der wichtigsten Modellierungs- und Vorhersagetechniken sowie relevante Anwendungen. Zu den Themen gehören lineare Regression, Klassifikation, Resampling-Methoden, Shrinkage-Ansätze, baumbasierte Methoden, Support-Vektor-Maschinen, Clustering, Deep Learning, Überlebensanalyse, multiple Tests und mehr. Farbige Grafiken und Beispiele aus der Praxis werden verwendet, um die vorgestellten Methoden zu veranschaulichen. Da das Ziel dieses Lehrbuchs darin besteht, die Anwendung dieser statistischen Lerntechniken für Praktiker in Wissenschaft, Industrie und anderen Bereichen zu erleichtern, enthält jedes Kapitel ein Tutorial zur Implementierung der in R präsentierten Analysen und Methoden, einer äusserst beliebten Open-Source-Statistiksoftware. Zwei der Autoren haben gemeinsam "The Elements of Statistical Learning" verfasst, ein beliebtes Nachschlagewerk für Statistiker und Forscher im Bereich maschinelles Lernen. "Eine Einführung in das statistische Lernen" behandelt viele der gleichen Themen, jedoch auf einem Niveau, das für ein viel breiteres Publikum zugänglich ist. Dieses Buch richtet sich sowohl an Statistiker als auch an Nicht-Statistiker, die moderne statistische Lerntechniken zur Analyse ihrer Daten nutzen möchten. Der Text setzt lediglich einen vorherigen Kurs in linearer Regression und kein Wissen über Matrizenalgebra voraus. Diese zweite Auflage enthält neue Kapitel über Deep Learning, Überlebensanalyse und multiple Tests sowie erweiterte Behandlungen von naïvem Bayes, verallgemeinerten linearen Modellen, bayesianischen additiven Regressionsbäumen und Matrixvollständigung. Der R-Code wurde durchgängig aktualisiert, um die Kompatibilität sicherzustellen.59,30 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
Statistical Mechanics, Fachbücher von Franz Schwabl
Das Buch "Statistical Mechanics" von Franz Schwabl ist eine umfassende und vollständig überarbeitete Neuauflage eines klassischen Werkes, das sich mit den grundlegenden Konzepten der statistischen Physik befasst. Es behandelt sowohl die Gleichgewichts- als auch die Nichtgleichgewichtstheorie und bietet einen deduktiven Ansatz zur Gleichgewichtstatistik und Thermodynamik, der auf der Form der mikrokanonischen Dichtematrix basiert. Die detaillierte Darstellung der Zwischenschritte in den Berechnungen ermöglicht es den Leserinnen und Lesern, die komplexen Konzepte besser zu verstehen. Am Ende jedes Kapitels finden sich Aufgaben, die dazu dienen, das Verständnis des Materials zu festigen. Darüber hinaus wird die Vielfalt des Fachgebiets und seine zahlreichen Anwendungen in modernen Bereichen wie der Renormierungsgruppen-Theorie, Perkolation und stochastischen Bewegungsgleichungen behandelt. Das Buch richtet sich an fortgeschrittene Studierende der Physik und anderer Naturwissenschaften und setzt grundlegende Kenntnisse der Quantenmechanik voraus.
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The Nature of Statistical Learning Theory, Fachbücher von Vladimir N. Vapnik, V. N. Vapnik, Vladimir Vapnik
Abstract: Ziel dieses Buches ist es, die grundlegenden Ideen zu diskutieren, die der statistischen Theorie des Lernens und der Verallgemeinerung zugrunde liegen. Es betrachtet Lernen als ein allgemeines Problem der Funktionsschätzung basierend auf empirischen Daten. Ohne Beweise und technische Details zu behandeln, konzentriert sich der Autor darauf, die wichtigsten Ergebnisse der Lerntheorie und deren Verbindungen zu grundlegenden Problemen in der Statistik zu erörtern. Diese zweite Auflage enthält drei neue Kapitel, die der weiteren Entwicklung der Lerntheorie und der SVM-Techniken gewidmet sind. In einem leserlichen und prägnanten Stil verfasst, richtet sich das Buch an Statistiker, Mathematiker, Physiker und Informatiker. Autor: Vapnik, V. N.
226,80 €*
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Applied Machine Learning, Fachbücher von Jason HodsonDas Fachbuch "Applied Machine Learning" bietet eine praxisnahe Einführung in die Anwendung von Machine Learning-Methoden. Es richtet sich an Leser, die die Theorie hinter Machine Learning in realen Szenarien umsetzen möchten. Anhand von drei konkreten Anwendungsfällen, die jeweils mit eigenen Datensätzen arbeiten, lernen die Leser, wie sie ihre Daten aufbereiten, das passende Modell auswählen und die Ergebnisse bewerten können. Die Verwendung von Tools wie GitHub und Anaconda wird detailliert erläutert, und es stehen herunterladbare Beispielcodes zur Verfügung. Die Leser werden durch den gesamten Prozess geführt, von der Datenvorbereitung über die Modellauswahl bis hin zur Implementierung und Überwachung der Modelle. Dieses Buch ist eine wertvolle Ressource für alle, die Machine Learning in ihrem Unternehmen erfolgreich einsetzen möchten.59,95 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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The Elements of Statistical Learning, Fachbücher von Trevor HastieBehandelt überwacht Lernen (Vorhersage) bis hin zu unüberwachtem Lernen. Dieses Buch enthält Themen wie neuronale Netzwerke, Support Vector Machines, Klassifikationsbäume und Boosting.76,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Applied Statistical Methods in Agriculture, Health and Life Sciences, Fachbücher von Bayo LawalDieses Lehrbuch vermittelt entscheidende statistische Methoden zur Beantwortung von Forschungsfragen unter Verwendung einer einzigartigen Auswahl an statistischen Softwareprogrammen, einschliesslich MINITAB und R. Es wurde für Bachelor-Studierende in den Bereichen Landwirtschaft, Pflege, Biologie und biomedizinische Forschung entwickelt. Auch Master-Studierende werden es als nützliche Möglichkeit empfinden, ihre Statistikkenntnisse aufzufrischen und Softwareoptionen zu konsultieren. Die einzigartige Kombination von Beispielen wird unter Berücksichtigung der individuellen Stärken von MINITAB und R angegangen. Zu den behandelten Themen gehören unter anderem Datenbeschreibung, Wahrscheinlichkeitsverteilungen, Versuchsplanung, Regressionsanalyse, randomisierte Designs und biologische Tests. Im Gegensatz zu anderen Biostatistik-Lehrbüchern enthält dieser Text auch Ausreisser, einflussreiche Beobachtungen in der Regression und eine Einführung in die Überlebensanalyse. Das Material stammt aus den umfangreichen Lehr- und Forschungserfahrungen des Autors in Afrika, den USA und dem Vereinigten Königreich. Zu jedem Kapitel gehören Beispielaufgaben, Literaturhinweise und elektronische Zusatzmaterialien.91,50 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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James, Gareth: An Introduction to Statistical LearningAn Introduction to Statistical Learning , with Applications in R , Blattfeder > Sportfederung , Auflage: 2. Auflage, Erscheinungsjahr: 20210824, Produktform: Leinen, Titel der Reihe: Springer Texts in Statistics##, Autoren: James, Gareth~Witten, Daniela~Hastie, Trevor~Tibshirani, Robert, Auflage: 21002, Auflage/Ausgabe: 2. Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 607, Abbildungen: 4 schwarz-weiße und 138 farbige Abbildungen, 10 schwarz-weiße Tabellen, Themenüberschrift: MATHEMATICS / Probability & Statistics / General, Keyword: R;R software;data mining;inference;statistical learning;supervised learning;unsupervised learning, Fachschema: Mathematik / Statistik~Programmiersprachen~Statistik~Roboter - Robotik - Industrieroboter~Datenverarbeitung / Anwendungen / Mathematik, Statistik~Intelligenz / Künstliche Intelligenz~KI~Künstliche Intelligenz - AI, Fachkategorie: Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik~Mathematische und statistische Software~Programmier- und Skriptsprachen, allgemein~Künstliche Intelligenz, Bildungszweck: für die Hochschule, Warengruppe: HC/Mathematik/Wahrscheinlichkeitstheorie, Fachkategorie: Robotik, Thema: Verstehen, Text Sprache: eng, Seitenanzahl: XV, Seitenanzahl: 607, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Springer-Verlag GmbH, Verlag: Springer-Verlag GmbH, Verlag: Springer US, New York, N.Y., Länge: 160, Breite: 240, Höhe: 31, Gewicht: 1010, Produktform: Gebunden, Genre: Importe, Genre: Importe, Herkunftsland: VEREINIGTE STAATEN VON AMERIKA (US), Katalog: LIB_ENBOOK, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Internationale Lagertitel, Katalog: internationale Titel, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0004, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 278877279,17 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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An Introduction to Statistical Learning, Fachbücher von Daniela Witten, Robert Tibshirani, Gareth James, Trevor HastieEine Einführung in das statistische Lernen bietet einen zugänglichen Überblick über das Gebiet des statistischen Lernens, ein unverzichtbares Werkzeug, um die umfangreichen und komplexen Datensätze zu verstehen, die in den letzten zwanzig Jahren in Bereichen wie Biologie, Finanzen, Marketing und Astrophysik entstanden sind. Dieses Buch präsentiert einige der wichtigsten Modellierungs- und Vorhersagetechniken sowie relevante Anwendungen. Zu den Themen gehören lineare Regression, Klassifikation, Resampling-Methoden, Shrinkage-Ansätze, baumbasierte Methoden, Support-Vektor-Maschinen, Clustering, Deep Learning, Überlebensanalyse, multiple Tests und mehr. Farbige Grafiken und Beispiele aus der Praxis werden verwendet, um die vorgestellten Methoden zu veranschaulichen. Da das Ziel dieses Lehrbuchs darin besteht, die Anwendung dieser statistischen Lerntechniken für Praktiker in Wissenschaft, Industrie und anderen Bereichen zu erleichtern, enthält jedes Kapitel ein Tutorial zur Implementierung der in R präsentierten Analysen und Methoden, einer äusserst beliebten Open-Source-Statistiksoftware. Zwei der Autoren haben gemeinsam "The Elements of Statistical Learning" verfasst, ein beliebtes Nachschlagewerk für Statistiker und Forscher im Bereich maschinelles Lernen. "Eine Einführung in das statistische Lernen" behandelt viele der gleichen Themen, jedoch auf einem Niveau, das für ein viel breiteres Publikum zugänglich ist. Dieses Buch richtet sich sowohl an Statistiker als auch an Nicht-Statistiker, die moderne statistische Lerntechniken zur Analyse ihrer Daten nutzen möchten. Der Text setzt lediglich einen vorherigen Kurs in linearer Regression und kein Wissen über Matrizenalgebra voraus. Diese zweite Auflage enthält neue Kapitel über Deep Learning, Überlebensanalyse und multiple Tests sowie erweiterte Behandlungen von naïvem Bayes, verallgemeinerten linearen Modellen, bayesianischen additiven Regressionsbäumen und Matrixvollständigung. Der R-Code wurde durchgängig aktualisiert, um die Kompatibilität sicherzustellen.59,30 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Statistical Mechanics, Fachbücher von Franz SchwablDas Buch "Statistical Mechanics" von Franz Schwabl ist eine umfassende und vollständig überarbeitete Neuauflage eines klassischen Werkes, das sich mit den grundlegenden Konzepten der statistischen Physik befasst. Es behandelt sowohl die Gleichgewichts- als auch die Nichtgleichgewichtstheorie und bietet einen deduktiven Ansatz zur Gleichgewichtstatistik und Thermodynamik, der auf der Form der mikrokanonischen Dichtematrix basiert. Die detaillierte Darstellung der Zwischenschritte in den Berechnungen ermöglicht es den Leserinnen und Lesern, die komplexen Konzepte besser zu verstehen. Am Ende jedes Kapitels finden sich Aufgaben, die dazu dienen, das Verständnis des Materials zu festigen. Darüber hinaus wird die Vielfalt des Fachgebiets und seine zahlreichen Anwendungen in modernen Bereichen wie der Renormierungsgruppen-Theorie, Perkolation und stochastischen Bewegungsgleichungen behandelt. Das Buch richtet sich an fortgeschrittene Studierende der Physik und anderer Naturwissenschaften und setzt grundlegende Kenntnisse der Quantenmechanik voraus.85,60 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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The Nature of Statistical Learning Theory, Fachbücher von Vladimir N. Vapnik, V. N. Vapnik, Vladimir VapnikAbstract: Ziel dieses Buches ist es, die grundlegenden Ideen zu diskutieren, die der statistischen Theorie des Lernens und der Verallgemeinerung zugrunde liegen. Es betrachtet Lernen als ein allgemeines Problem der Funktionsschätzung basierend auf empirischen Daten. Ohne Beweise und technische Details zu behandeln, konzentriert sich der Autor darauf, die wichtigsten Ergebnisse der Lerntheorie und deren Verbindungen zu grundlegenden Problemen in der Statistik zu erörtern. Diese zweite Auflage enthält drei neue Kapitel, die der weiteren Entwicklung der Lerntheorie und der SVM-Techniken gewidmet sind. In einem leserlichen und prägnanten Stil verfasst, richtet sich das Buch an Statistiker, Mathematiker, Physiker und Informatiker. Autor: Vapnik, V. N.226,80 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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