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Entdecken Sie die Geheimnisse der Datenanalyse mit „Angewandte Statistik: Datenanalyse“! Dieses umfassende E-Book befähigt Sie, ein Datenanalyse-Experte zu werden, unabhängig von Ihrem aktuellen Kenntnisstand.
Im Inneren finden Sie:
1. Klare, prägnante Erläuterungen wesentlicher Datenanalysekonzepte und -techniken.
2. Praxisbeispiele und Fallstudien zur Veranschaulichung praktischer Anwendungen.
3. Experteneinblicke, Tipps und interaktive Lernressourcen zur Verbesserung Ihres Verständnisses.
Dieser Leitfaden eignet sich perfekt für Studenten, Berufstätige und alle, die die Leistungsfähigkeit der Datenanalyse nutzen möchten. Er ist Ihr Schlüssel zur Erschließung des Potenzials Ihrer Daten. Verwandeln Sie Ihre Fähigkeiten und schließen Sie sich den unzähligen anderen an, die bei der Datenanalyse erfolgreich waren.
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Im letzten Jahrzehnt kam es zu einem explosionsartigen Aufschwung in der Computer- und Informationstechnologie. Damit verbunden sind riesige Datenmengen in verschiedenen Bereichen wie Medizin, Biologie, Finanzen und Marketing. Die Herausforderung, diese Daten zu verstehen, hat zur Entwicklung neuer Tools im Bereich Statistik geführt und neue Bereiche wie Data Mining, maschinelles Lernen und Bioinformatik hervorgebracht. Viele dieser Tools basieren auf gemeinsamen Grundlagen, werden jedoch häufig in unterschiedlicher Terminologie ausgedrückt. Dieses Buch beschreibt die wichtigen Ideen in diesen Bereichen in einem gemeinsamen konzeptionellen Rahmen. Während der Ansatz statistisch ist, liegt der Schwerpunkt eher auf Konzepten als auf Mathematik. Es werden viele Beispiele gegeben, wobei häufig Farbgrafiken verwendet werden. Es ist eine wertvolle Ressource für Statistiker und alle, die sich für Data Mining in Wissenschaft und Industrie interessieren. Die Berichterstattung des Buches ist breit gefächert und reicht vom überwachten Lernen (Vorhersage) bis zum unbeaufsichtigten Lernen. Zu den zahlreichen Themen gehören neuronale Netze, Support-Vektor-Maschinen, Klassifizierungsbäume und Boosting – die erste umfassende Behandlung dieses Themas in einem Buch.
Diese große Neuauflage enthält viele Themen, die im Original nicht behandelt wurden, darunter grafische Modelle, Zufallswälder, Ensemble-Methoden, Kleinste-Winkel-Regression und Pfadalgorithmen für das Lasso, nichtnegative Matrixfaktorisierung und Spektralclusterung. Es gibt auch ein Kapitel über Methoden für „breite“ Daten (p größer als n), einschließlich Mehrfachtests und Falscherkennungsraten.
Das Urheberrecht an diesem Buch liegt bei Springer Science+Business Media, LLC, die sich bereit erklärt hat, Trevor Hastie zu gestatten, das Buch im Internet verfügbar zu halten.
Methoden des maschinellen Lernens extrahieren schnell und mit bescheidenen Ressourcen Mehrwert aus riesigen Datensätzen. Sie sind etablierte Werkzeuge in einer Vielzahl industrieller Anwendungen, darunter Suchmaschinen, DNA-Sequenzierung, Börsenanalyse und Roboterfortbewegung, und ihre Verwendung verbreitet sich schnell. Wer sich mit den Methoden auskennt, hat die Wahl zwischen lohnenden Jobs. Dieser praxisorientierte Text eröffnet Informatikstudenten mit bescheidenem mathematischem Hintergrund diese Möglichkeiten. Es richtet sich an Bachelor- und Masterstudierende im letzten Studienjahr mit begrenzten Kenntnissen in linearer Algebra und Analysis. Es ist umfassend und kohärent und entwickelt alles von grundlegenden Überlegungen bis hin zu fortgeschrittenen Techniken im Rahmen grafischer Modelle. Die Schüler lernen mehr als nur eine Reihe von Techniken, sie entwickeln analytische Fähigkeiten und Fähigkeiten zur Problemlösung, die sie für die reale Welt rüsten. In jedem Kapitel sind zahlreiche Beispiele und Übungen sowohl computerbasiert als auch theoretisch enthalten. Ressourcen für Studierende und Lehrende, einschließlich einer MATLAB-Toolbox, sind online verfügbar.
Das Urheberrecht an diesem Buch liegt bei Cambridge University Press, die der Genehmigung zugestimmt hat online Version frei zugänglich zu bleiben.