Mathematische Einführung in Data Science

Sven-Ake Wegner ()

in Springer Books from Springer

Date: 2023
ISBN: 978-3-662-68697-3
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Chapters in this book:

Ch Kapitel 1 Was ist Data (Science)?

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Ch Kapitel 10 Gaußsche Zufallsvektoren in hohen Dimensionen

Sven-Ake Wegner

Ch Kapitel 11 Dimensionalitätsreduktion à la Johnson-Lindenstrauss

Sven-Ake Wegner

Ch Kapitel 12 Trennung hochdimensionaler Gaußiane und Parameteranpassung

Sven-Ake Wegner

Ch Kapitel 13 Perzeptron

Sven-Ake Wegner

Ch Kapitel 14 Support-Vector-Maschinen

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Ch Kapitel 15 Kernmethode

Sven-Ake Wegner

Ch Kapitel 16 Neuronale Netze

Sven-Ake Wegner

Ch Kapitel 17 Gradientenverfahren für konvexe Funktionen

Sven-Ake Wegner

Ch Kapitel 18 Ausgewählte Resultate der Wahrscheinlichkeitstheorie

Sven-Ake Wegner

Ch Kapitel 2 Affin-lineare, polynomiale und logistische Regression

Sven-Ake Wegner

Ch Kapitel 3 k-nächste Nachbarn

Sven-Ake Wegner

Ch Kapitel 4 Clustering

Sven-Ake Wegner

Ch Kapitel 5 Graphenclustering

Sven-Ake Wegner

Ch Kapitel 6 Bestpassende Unterräume

Sven-Ake Wegner

Ch Kapitel 7 Singulärwertzerlegung

Sven-Ake Wegner

Ch Kapitel 8 Fluch und Segen der hohen Dimension

Sven-Ake Wegner

Ch Kapitel 9 Maßkonzentration

Sven-Ake Wegner

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DOI: 10.1007/978-3-662-68697-3

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