Dieses Lehrbuch liefert einen Einstieg in die mathematische Statistik und baut systematisch eine Brücke zum maschinellen Lernen. Dabei werden sowohl klassische und bis heute wichtige Verfahren untersucht als auch moderne Klassifikationsmethoden des statistischen Lernens. Diese werden mathematisch präzise analysiert und anhand von lebensnahen Beispielen illustriert. Das Buch verschafft den Leserinnen und Lesern einen Überblick über statistische Methoden der Datenanalyse und deren mathematischen Grundprinzipien. Der Fokus auf nicht-asymptotische Resultate erlaubt den Zugang zu modernen Anwendungen und führt an aktuelle Forschungsfragen heran. Aufgaben am Kapitelende runden das Buch ab.
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Weiterführende Informationen
Personen: Trabs, Mathias Jirak, Moritz Krenz, Konstantin Reiss, Markus
Standort: Onleihe
Trabs, Mathias:
Statistik und maschinelles Lernen : Eine mathematische Einführung in klassische und moderne Methoden : Springer Berlin Heidelberg, 2021. - 263 S.
ISBN 978-3-662-62938-3
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