Verfügbarkeit: Data Science - was ist das eigentlich?!

Data Science - was ist das eigentlich?!: Algorithmen des maschinellen Lernens verständlich erklärt

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Bibliographische Detailangaben
Beteiligte Personen:	Ng, Annalyn (VerfasserIn), Soo, Kenneth (VerfasserIn)
Weitere beteiligte Personen:	Delbrück, Matthias 1966- (ÜbersetzerIn)
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Sprache:	Deutsch Englisch
Veröffentlicht:	Berlin Springer [2018]
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adam_text	INHALTSVERZEICHNIS 1 DAS WICHTIGSTE IN KUERZE ... 1 1.1 DATENAUFBEREITUNG 2 1.2 AUSWAHL DES ALGORITHMUS 7 1.3 PARAMETER 11 1.4 EVALUATION DER ERGEBNISSE 14 1.5 ZUSAMMENFASSUNG 18 2 -MEANS-CLUSTERING 19 2.1 WIE MAN KUNDEN-CLUSTER FINDET 19 2.2 BEISPIEL: PERSOENLICHKEITSPROFILE VON FILMFANS 20 2.3 CLUSTER DEFINIEREN 22 2.4 GRENZEN 27 2.5 ZUSAMMENFASSUNG 28 HAUPTKOMPONENTENANALYSE 29 3.1 DER NAEHRWERTGEHALT VON LEBENSMITTELN 29 3.2 HAUPTKOMPONENTEN 31 3.3 BEISPIEL: NAHRUNGSMITTELGRUPPEN 34 3.4 GRENZEN 40 3.5 ZUSAMMENFASSUNG 43 ASSOZIATIONSANALYSE 45 4.1 MUSTER IM EINKAUFSVERKAUFSVERHALTEN 45 4.2 SUPPORT, KONFIDENZ UND LIFT 46 4.3 BEISPIEL: DATEN AUS EINEM LEBENSMITTELGESCHAEFT 49 4.4 DAS A-PRIORI-PRINZIP 52 4.5 GRENZEN 55 4.6 ZUSAMMENFASSUNG 56 SOZIALE NETZWERKANALYSE 57 5.1 BEZIEHUNGEN ABBILDEN 57 5.2 BEISPIEL: WAFFENHANDEL UND GEOPOLITIK 59 5.3 DIE LOUVAIN-METHODE 63 5.4 PAGERANK-ALGORITHMUS 65 5.5 GRENZEN 69 5.6 ZUSAMMENFASSUNG 71 REGRESSIONSANALYSE 73 6.1 TRENDLINIEN 73 6.2 BEISPIEL: VORHERSAGE VON HAUSPREISEN 74 6.3 GRADIENTENVERFAHREN 78 6.4 REGRESSIONSKOEFFIZIENTEN 80 6.5 KORRELATIONSKOEFFIZIENTEN 82 6.6 GRENZEN 84 6.7 ZUSAMMENFASSUNG 85 ^-NAECHSTE NACHBARN UND AUSREISSERERKENNUNG 87 7.1 DER WEINDETEKTIV 87 7.2 GLEICH UND GLEICH GESELLT SICH GERN 88 7.3 BEISPIEL: DER STATISTISCHE SOMMELIER 90 7.4 AUSREISSERERKENNUNG 92 7.5 GRENZEN 94 7.6 ZUSAMMENFASSUNG 94 SUPPORT-VEKTOR-MASCHINE 97 8.1 NEIN ODER OH NEIN? 97 8.2 BEISPIEL: DIAGNOSE EINER HERZERKRANKUNG 98 8.3 DIE OPTIMALE GRENZLINIE 100 8.4 GRENZEN 104 8.5 ZUSAMMENFASSUNG 105 ENTSCHEIDUNGSBAUM 107 9.1 WIE MAN EINE KATASTROPHE UEBERLEBT 107 9.2 BEISPIEL: RETTUNG VON DER TITANIC 109 9.3 EINEN ENTSCHEIDUNGSBAUM ERSTELLEN 110 9.4 GRENZEN 113 9.5 ZUSAMMENFASSUNG 115 RANDOM FORESTS 117 10.1 DIE WEISHEIT DER CROWD 117 10.2 BEISPIEL: VERBRECHENSVORHERSAGE 118 10.3 ENSEMBLES 123 10.4 BOOTSTRAP AGGREGATING 124 10.5 GRENZEN 126 10.6 ZUSAMMENFASSUNG 127 NEURONALE NETZE 129 LI.I BAUEN SIE SICH EIN GEHIRN! 129 11.2 BEISPIEL: HANDGESCHRIEBENE ZAHLEN ERKENNEN 132 11.3 WIE EIN NEURONALES NETZ DENKT 135 11.4 AKTIVIERUNGSREGELN 139 11.5 GRENZEN 140 11.6 ZUSAMMENFASSUNG 144 A/B-TESTS UND VIELARMIGE BANDITEN 147 12.1 GRUNDLAGEN DES A/B-TESTS 147 12.2 GRENZEN VON A/B-TESTS 148 12.3 ABNEHMENDES-EPSILON-STRATEGIE 149 12.4 BEISPIEL: VIELARMIGE BANDITEN 150 12.5 NETT ZU WISSEN: VAN GAALS ELFMETERSCHUETZEN 153 12.6 GRENZEN EINER ABNEHMENDES- 12.7 EPSILON-STRATEGIE 154 ZUSAMMENFASSUNG 156 ANHANG 157 GLOSSAR 165 LITERATUR 175
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title_short	Data Science - was ist das eigentlich?!
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