Statistik und maschinelles Lernen

Eine mathematische Einführung in klassische und moderne Methoden

Authors: Trabs, M., Jirak, M., Krenz, K., Reiß, M.

Free Preview
  • Verschafft einen Überblick zu Methoden und mathematischen Grundprinzipien
  • Mathematisch präzise, mit Fokus auf nicht-asymptotische Resultate
  • Führt hin zu modernen Anwendungen und aktuellen Forschungsfragen
  • Motiviert mit lebensnahen Beispielen
see more benefits

Buy this book

eBook $29.99
price for USA in USD
  • ISBN 978-3-662-62938-3
  • Digitally watermarked, DRM-free
  • Included format: EPUB, PDF
  • ebooks can be used on all reading devices
  • Immediate eBook download after purchase
Softcover $37.99
price for USA in USD
  • ISBN 978-3-662-62937-6
  • Free shipping for individuals worldwide
  • Institutional customers should get in touch with their account manager
  • Covid-19 shipping restrictions
  • Usually ready to be dispatched within 3 to 5 business days, if in stock
About this Textbook

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.

About the authors

​Mathias Trabs promovierte an der Humboldt-Universität zu Berlin. Nach einer Postdoczeit in Paris wurde er 2016 Juniorprofessor an der Universität Hamburg. Seine Forschung befasst sich mit der hochdimensionalen und nichtparametrischen Statistik.

Moritz Jirak promovierte an der Technischen Universität Graz. Seine wissenschaftliche Laufbahn führte über Berlin und Braunschweig an die Universität Wien, wo er seit 2020 Professor ist. Seine Forschungsschwerpunkte liegen in der Analyse von hochdimensionalen Daten und Zeitreihen.

Konstantin Krenz schloss 2019 das Mathematikstudium an der Humboldt-Universität zu Berlin ab, wobei er sich in die angewandte Statistik und optimale Steuerungsprobleme vertiefte. Nach einer Weiterbildung für das Lehramt an Gymnasien unterrichtet er Mathematik und Informatik in Erfurt.

Markus Reiß promovierte an der Humboldt-Universität zu Berlin. Nach Stationen in Paris und Heidelberg kehrte er 2008 als Professor an die Humboldt-Universität zu Berlin zurück. Er ist ein Experte für statistische inverse Probleme und die Statistik stochastischer Prozesse.

Table of contents (5 chapters)

Table of contents (5 chapters)

Buy this book

eBook $29.99
price for USA in USD
  • ISBN 978-3-662-62938-3
  • Digitally watermarked, DRM-free
  • Included format: EPUB, PDF
  • ebooks can be used on all reading devices
  • Immediate eBook download after purchase
Softcover $37.99
price for USA in USD
  • ISBN 978-3-662-62937-6
  • Free shipping for individuals worldwide
  • Institutional customers should get in touch with their account manager
  • Covid-19 shipping restrictions
  • Usually ready to be dispatched within 3 to 5 business days, if in stock
Loading...

Bibliographic Information

Bibliographic Information
Book Title
Statistik und maschinelles Lernen
Book Subtitle
Eine mathematische Einführung in klassische und moderne Methoden
Authors
Copyright
2021
Publisher
Springer Spektrum
Copyright Holder
Der/die Herausgeber bzw. der/die Autor(en), exklusiv lizenziert durch Springer-Verlag GmbH, DE, ein Teil von Springer Nature
eBook ISBN
978-3-662-62938-3
DOI
10.1007/978-3-662-62938-3
Softcover ISBN
978-3-662-62937-6
Edition Number
1
Number of Pages
XII, 263
Number of Illustrations
9 b/w illustrations, 23 illustrations in colour
Topics