Tomas hrycej (56 Ergebnisse)
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No jacket. Zustand: Bon. Ancien livre de bibliothèque avec équipements. Sans jaquette. Couverture différente. Ammareal reverse jusqu'à 15% du prix net de cet article à des organisations caritatives. ENGLISH DESCRIPTION Book Condition: Used, Good. Former library book. No dust jacket. Different cover. Ammareal gives back up to 15%… of this item's net price to charity organizations.
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Mathematical Foundations of Data Science
Hrycej, Tomas; Bermeitinger, Bernhard; Cetto, Matthias; Handschuh, Siegfried
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2024
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Verlag: Springer, 2023
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25 cm, 561 g. VIII, 246 S. Gebunden. Versand aus Deutschland / We dispatch from Germany via Air Mail. Einband bestoßen, daher Mängelexemplar gestempelt, sonst sehr guter Zustand. Imperfect copy due to slightly bumped cover, apart from this in very good condition. Stamped. Sprache: Deutsch.
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2023
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tapa dura. Zustand: Bien. Modular learning in neural networks : a modularized approach to neural network classification New York. 1992. 25 cm. xiii, 235 pages. Encuadernación en tapa dura de editorial con sobrecubierta. Idioma Inglés. Sixth-generation computer technology series. Includes index . ISBN: 0471571547 (=3134558=) PC18…8.
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2023
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Mathematical Foundations of Data Science
Hrycej, Tomas; Bermeitinger, Bernhard; Cetto, Matthias; Handschuh, Siegfried
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2023
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Mathematical Foundations of Data Science (Texts in Computer Science)
Hrycej, Tomas; Bermeitinger, Bernhard; Cetto, Matthias; Handschuh, Siegfried
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2024
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Zustand: New. 2023rd edition NO-PA16APR2015-KAP.
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Zustand: New.
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2023
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Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2023
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Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes KönigreichRevaluation Books
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Hardcover. Zustand: Brand New. 226 pages. 9.25x6.10x0.71 inches. In Stock.
Mathematical Foundations of Data Science
Hrycej, Tomas|Bermeitinger, Bernhard|Cetto, Matthias|Handschuh, Siegfried
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, Berlin|Springer International Publishing|Springer, 2024
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Anbieter: moluna, Greven, Deutschlandmoluna
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Kartoniert / Broschiert. Zustand: New.
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Anbieter: Buchpark, Trebbin, DeutschlandBuchpark
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EUR 8,58
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Zustand: Sehr gut. Zustand: Sehr gut | Seiten: 235 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | Keine Beschreibung verfügbar.
Sprache: Englisch
Verlag: Springer International Publishing Mär 2024, 2024
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Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This textbook aims to point out the most important principles of data analysis from the mathematical point of view. Specifically, it selected these questions for exploring: Which are the principles necessary to understand the implications of an appli…cation, and which are necessary to understand the conditions for the success of methods used Theory is presented only to the degree necessary to apply it properly, striving for the balance between excessive complexity and oversimplification. Its primary focus is on principles crucial for application success.Topics and features:Focuses on approaches supported by mathematical arguments, rather than sole computing experiencesInvestigates conditions under which numerical algorithms used in data science operate, and what performance can be expected from themConsiders key data science problems: problem formulation including optimality measure; learning and generalization in relationships to training set size and number of free parameters; and convergence of numerical algorithmsExamines original mathematical disciplines (statistics, numerical mathematics, system theory) as they are specifically relevant to a given problemAddresses the trade-off between model size and volume of data available for its identification and its consequences for model parametrizationInvestigates the mathematical principles involves with natural language processing and computer visionKeeps subject coverage intentionally compact, focusing on key issues of each topic to encourage full comprehension of the entire bookAlthough this core textbook aims directly at students of computer science and/or data science, it will be of real appeal, too, to researchers in the field who want to gain a proper understanding of the mathematical foundations 'beyond' the sole computing experience.
