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Grundkurs Machine Learning

Wilmott, Paul (28.07.2020)
Produktinformationen "Grundkurs Machine Learning"
  • Rheinwerk
  • Wilmott, Paul
  • 978-3-8362-7598-9
  • 28.07.2020
  • Taschenbuch
  • 256 Seiten
  • 172 x 230 (B/H)
  • deutsch
  • 1
  • © 2020
  • 7 %
  • Verstehen
  • Taschenbuch
  • Taschenbuch

Aus der Buchreihe »Informatik verstehen«. Ideal zum Selbststudium

  • Inkl. Reinforcment Learning, k-Nearest Neighbors, Neuronale Netze u. v. m.
So funktioniert Machine Learning – die ganze Mathematik verständlich gemachtMaschinelles Lernen – alle Grundlagen!. Dieser Grundkurs führt Sie in alle gängigen ML-Methoden ein. Paul Wilmott, bekannt für seine erhellende und unterhaltsame Darstellung angewandter Mathematik, stellt Ihnen die einschlägigen mathematischen Verfahren vor – von linearer Regression bis Neuronale Netze, komplett unabhängig von Software und Code. Der Vorteil dabei: Jeder Schritt ist schwarz auf weiß für Sie nachvollziehbar, kein Framework schaltet sich dazwischen, es geht immer um die Sache selbst. Mit vielen Beispielen, Grafiken und Schritt-für-Schritt-Anleitungen. Für alle, die wirklich verstehen wollen, wie Maschinen lernen.Die mathematischen Grundlagen für maschinelles LernenAlle wichtigen Algorithmen Schritt für Schritt erklärtInkl. Reinforcement Learning, k-Nearest Neighbors, Neuronale Netze u. v. m.Die Übersetzung des Kultbuchs "Machine Learning: An Applied Mathematics Introduction" von Paul Wilmott Aus dem Inhalt:Lineare Regressionk-Nearest NeighborsNaive Bayes-Klassifikatorenk-Means-AlgorithmusSupport Vector MachinesLogistische RegressionSelbstorganisierende KartenEntscheidungsbäumeReinforcement LearningNeuronale Netze

Biografie – Wilmott, Paul

W
Wilmott, Paul
Paul Wilmott vermittelt angewandte Mathematik – mit Kultstatus. Seine unverwechselbaren Einführungen bringen seit Jahrzehnten Licht in finanzmathematische Modelle, Derivatehandel, Risikobewertung und Co. Wilmott forscht, lehrt und schreibt nicht nur, er war auch schon als Profi-Jongleur und Under-Cover-Ermittler (Channel 4) im Einsatz, arbeitet für das CQF-Institut (Quantitative Finance) und für die Bildungsinitiative "Math on Toast" (Mathematik für Familien).

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