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

Kataloginformation Katalogdatensatz500287858 .

Kataloginformation
Feldname	Details
Vorliegende Sprache	ger
Hinweise auf parallele Ausgaben	507963059 Erscheint auch als (Druck-Ausgabe): ‡Ng, Annalyn: Data Science - was ist das eigentlich?!
ISBN	978-3-662-56775-3
Name	Ng, Annalyn ¬[VerfasserIn]¬
Name	Soo, Kenneth ¬[VerfasserIn]¬
ANZEIGE DER KETTE	Soo, Kenneth ¬[VerfasserIn]¬
Name	Delbrück, Matthias ¬[ÜbersetzerIn]¬
Einheitssachtitel	Numsense! Data science for the layman
T I T E L	Data Science - was ist das eigentlich?!
Zusatz zum Titel	Algorithmen des maschinellen Lernens verständlich erklärt
Verlagsort	Berlin ; [Heidelberg]
Verlag	Springer
Erscheinungsjahr	[2018]
Erscheinungsjahr	2018
Umfang	Online-Ressource (XXI, 179 Seiten) : Illustrationen
Reihe	SpringerLink. Bücher
Titelhinweis	Erscheint auch als (Druck-Ausgabe): ‡Ng, Annalyn: Data Science - was ist das eigentlich?!
ISBN	ISBN 978-3-662-56776-0
Klassifikation	MAT000000
	PDZ
	PDZM
	MAT029000
	519.5
	QA276-280
	ST 302
Kurzbeschreibung	Sie möchten endlich wissen, was sich hinter Schlagworten wie „Data Science“ und „Machine Learning“ eigentlich verbirgt - und was man alles damit anstellen kann? Auf allzu viel Mathematik würden Sie dabei aber gern verzichten? Dann sind Sie hier genau richtig: Dieses Buch bietet einen kompakten Einblick in die wichtigsten Schlüsselkonzepte der Datenwissenschaft und ihrer Algorithmen - und zwar ohne Sie mit mathematischen Formeln und Details zu belasten! Der Fokus liegt - nach einer übergeordneten Einführung - auf Anwendungen des maschinellen Lernens zur Mustererkennung und Vorhersage von Ergebnissen: In jedem Kapitel wird ein Algorithmus erläutert und mit einem leicht verständlichen, realen Anwendungsbeispiel verknüpft. Die Kombination aus intuitiven Erklärungen und zahlreichen Abbildungen ermöglicht dabei ein grundlegendes Verständnis, das ohne mathematische Formelsprache auskommt. Abschließend werden auch die Grenzen und Nachteile der betrachteten Algorithmen explizit aufgezeigt. Das Buch beschreibt die Schlüsselalgorithmen der Datenwissenschaften bildlich und eingängig. Eine nützliche Einführung für Anfänger, ein guter Überblick für Geschäftsleute, die mit Analysten zusammenarbeiten, oder einfach ein anregendes Lesevergnügen für alle, die wissen wollen, was mit ihren Daten geschieht. Dr. David Stillwell, stellvertretender Direktor des Psychometrics Centre an der University of Cambridge Dank der exzellent veranschaulichten Konzepte konnten unsere Studenten aus den nicht-technischen Fächern die abstrakten Ideen des maschinellen Lernens ganz intuitiv verstehen. Ethan Chan, Big-Data-Dozent, Stanford University
2. Kurzbeschreibung	Das Wichtigste in Kürze … -- k-Means-Clustering -- Hauptkomponentenanalyse -- Assoziationsanalyse -- Soziale Netzwerkanalyse -- Regressionsanalyse -- k-nächste Nachbarn und Ausreißererkennung -- Support-Vektor-Maschine -- Entscheidungsbaum -- Random Forests -- Neuronale Netze -- A/B-Tests und vielarmige Banditen -- Anhang
1. Schlagwortkette	Datenaufbereitung
	Mustererkennung
	Prognose
	Maschinelles Lernen
	Datenanalyse
	Multivariate Analyse
	Algorithmus
SWB-Titel-Idn	512541299
Signatur	Springer E-Book
Bemerkungen	Elektronischer Volltext - Campuslizenz
Elektronische Adresse	$uhttps://doi.org/10.1007/978-3-662-56776-0
Internetseite / Link	Volltext
Siehe auch	Volltext

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