Mathematical Foundations for Data Analysis
Langue : anglais
Edité par Springer, 2022
Série : Livre 6 sur 11 - Springer Series in the Data Sciences
- Livre broché
- Neuf

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N° de réf. du vendeur 402362688
- Titre
- Mathematical Foundations for Data Analysis
- Auteur
- Phillips Jeff M.
- Éditeur
- Springer
- Année de publication
- 2022
- État de l'article
- New
- Reliure
- Couverture souple
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 3030623432
- ISBN à 13 chiffres
- 9783030623432
- Série
- Livre 6 sur 11: Springer Series in the Data Sciences
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.
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À propos de l’auteur
Jeff M. Phillips is an Associate Professor in the School of Computing within the University of Utah. He directs the Utah Center for Data Science as well as the Data Science curriculum within the School of Computing. His research is on algorithms for big data analytics, a domain with spans machine learning, computational geometry, data mining, algorithms, and databases, and his work regularly appears in top venues in each of these fields. He focuses on a geometric interpretation of problems, striving for simple, geometric, and intuitive techniques with provable guarantees and solve important challenges in data science. His research is supported by numerous NSF awards including an NSF Career Award.
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Informations concernant le droit de rétractation
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Le délai de rétractation expirera au bout de 14 jours à compter du jour où vous-même, ou un tiers autre que le transporteur et désigné par vous, prendrez physiquement possession de la dernière marchandise, du dernier lot ou de la dernière pièce.
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Pour respecter le délai de rétractation, il vous suffit d'envoyer votre message concernant l'exercice de votre droit de rétractation avant l'expiration du délai de rétractation.
Effets de la rétractation
Si vous exercez votre droit de rétractation sur ce contrat, nous vous rembourserons tous les paiements que vous avez effectués, y compris les frais de livraison (à l'exception des frais supplémentaires résultant du choix d'un mode de livraison autre que le type de livraison standard le moins cher que nous proposons).
Nous pouvons déduire du remboursement la perte de valeur de toute marchandise livrée, si la perte est le résultat d'une manipulation inutile de votre part.
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Exceptions au droit de rétractation
Le droit de rétractation ne s'applique pas à ce qui suit :
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