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Statistisches und maschinelles Lernen

Gängige Verfahren im Überblick

Produktform: E-Buch Text Elektronisches Buch in proprietärem

Das Buch richtet sich an Studierende der Mathematik höheren Semesters, die bereits Vorkenntnisse in Wahrscheinlichkeitstheorie besitzen. Behandelt werden sowohl Methoden des Supervised Learning und Reinforcement Learning als auch des Unsupervised Learning. Der Umfang entspricht einer einsemestrigen vierstündigen Vorlesung. weiterlesen

Elektronisches Format: PDF

Sprache(n): Deutsch

ISBN: 978-3-662-59354-7 / 978-3662593547 / 9783662593547

Verlag: Springer Berlin

Erscheinungsdatum: 29.08.2019

Seiten: 383

Autor(en): Stefan Richter

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