Statistik und maschinelles Lernen eine mathematische Einführung in klassische und moderne Methoden - Trabs, Mathias; Jirak, Johannes Moritz 1982-; Krenz, Konstantin; Reiß, Markus 1973- (Springer Spektrum, 2021)
Keywords: (Produktform)Paperback / softback; (BISAC Subject Heading)MAT029000; (BISAC Subject Heading)PBT; (BISAC Subject Heading)COM077000; (BIC subject category)UFM; (BIC subject category)PBT; Mathematische Grundlagen der Datenwissenschaften; Hochdimensionale Statistik; Hochdimensionale Modelle; generalized linear model; Moderne statistische Methoden und Forschungsfragen; Klassifikationsprobleme; Statistische Methoden der Datenanalyse; Machine Learning; Klassifikationsmethoden des statistischen Lernens; Supervised learning; Überwachtes Maschinelles Lernen; GLM; Verallgemeinertes lineares Modell; Mathematische Grundlagen von Data Science; Mathematische Statistik; (Springer Nature Marketing Classification)A; (Springer Nature Subject Code)SCS11001: Statistical Theory and Methods; (Springer Nature Subject Code)SCS12008: Statistics and Computing/Statistics Programs; (Springer Nature Subject Code)SCS17000: Applied Statistics; (Springer Nature Taxonomy)3921: Statistical Theory and Methods; (Springer Nature Taxonomy)3819: Statistical Learning; (Springer Nature Taxonomy)3790: Applied Statistics; (Springer Nature Subject Collection)SUCO11649: Mathematics and Statistics; (VLB-WN)1627: Hardcover, Softcover / Mathematik/Wahrscheinlichkeitstheorie, Stochastik, Mathematische Statistik; Modellwahl; Datenanalyse; Statistik; Klassifikation; Maschinelles Lernen