Mathematical Foundations for Data Analysis

Idioma: inglés

Editorial: Palgrave Macmillan, 2022

3030623432 / 9783030623432

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

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nach der Bestellung gedruckt 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 9783030623432

Título
Mathematical Foundations for Data Analysis
Autor
Jeff M. Phillips
Editorial
Palgrave Macmillan
Año de publicación
2022
Estado
Neu
Encuadernación
Taschenbuch
Idioma
inglés
ISBN 10
3030623432
ISBN 13
9783030623432
Peso del artículo
470 gramos
Dimensiones
235x155x17 mm
Serie
Libro 6 de 11: Springer Series in the Data Sciences

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