Mathematical Foundations for Data Analysis

Langue : anglais

Edité par Springer, Springer Mär 2022, 2022

3030623432 / 9783030623432

Série : Livre 6 sur 11 - Springer Series in the Data Sciences

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - 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. 308 pp. Englisch.

N° de réf. du vendeur 9783030623432

Titre
Mathematical Foundations for Data Analysis
Auteur
Jeff M. Phillips
Éditeur
Springer, Springer Mär 2022
Année de publication
2022
État de l'article
Neu
Reliure
Taschenbuch
Langue
anglais
ISBN à 10 chiffres
3030623432
ISBN à 13 chiffres
9783030623432
Poids de l'article
470 grammes
Dimensions
235x155x17 mm
Série
Livre 6 sur 11: Springer Series in the Data Sciences

BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.

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