EAN: 9783662593530

STATISTISCHES UND MASCHINELLES LERNEN - STEFAN ...

Dieses Buch verschafft Ihnen einen Überblick über einige der bekanntesten Verfahren des
maschinellen Lernens aus der Perspektive der mathematischen Statistik. Nach der Lektüre kennen
Sie die jeweils gestellten Forderungen an die Daten sowie deren Vor- und Nachteile und sind
daher in der Lage  für ein gegebenes Problem ein geeignetes Verfahren vorzuschlagen. Beweise
werden nur dort ausführlich dargestellt oder skizziert  wo sie einen didaktischen Mehrwert
bieten - ansonsten wird auf die entsprechenden Fachartikel verwiesen. Für die praktische
Anwendung ist ein genaueres Studium des jeweiligen Verfahrens und der entsprechenden
Fachliteratur nötig  zu der Sie auf Basis dieses Buchs aber schnell Zugang finden.Das Buch
richtet sich an Studierende der Mathematik höheren Semesters  die bereits Vorkenntnisse in
Wahrscheinlichkeitstheorie besitzen. Behandelt werden sowohl Methoden des Supervised Learning
und Reinforcement Learning als auch des Unsupervised Learning. Der Umfang entspricht einer
einsemestrigen vierstündigen Vorlesung. Die einzelnen Kapitel sind weitestgehend unabhängig
voneinander lesbar  am Ende jedes Kapitels kann das erworbene Wissen anhand von Übungsaufgaben
und durch Implementierung der Verfahren überprüft werden. Quelltexte in der Programmiersprache
R stehen auf der Springer-Produktseite zum Buch zur Verfügung.

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