Mathematical Foundations for Data Analysis

Idioma: inglés

Editorial: Springer, 2021

3030623408 / 9783030623401

Serie: Libro 6 de 11 - Springer Series in the Data Sciences

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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This textbook, suitable for an early undergraduate up to a graduate course, provides an overview of many basic principles and techniques needed for modern data analysis. In particular, this book was designed and written as preparation for students planning to take rigorous Machine Learning and Data Mining courses. It introduces key conceptual tools necessary for data analysis, including concentration of measure and PAC bounds, cross validation, gradient descent, and principal component analysis. It also surveys basic techniques in supervised (regression and classification) and unsupervised learning (dimensionality reduction and clustering) through an accessible, simplified presentation. Students are recommended to have some background in calculus, probability, and linear algebra. Some familiarity with programming and algorithms is useful to understand advanced topics on computational techniques.

N° de ref. del artículo 9783030623401

Título
Mathematical Foundations for Data Analysis
Autor
Jeff M. Phillips
Editorial
Springer
Año de publicación
2021
Estado
Neu
Encuadernación
Buch
Idioma
inglés
ISBN 10
3030623408
ISBN 13
9783030623401
Peso del artículo
685 gramos
Dimensiones
241x160x22 mm
Serie
Libro 6 de 11: Springer Series in the Data Sciences

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