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An Introduction to Statistical Mechanics and Thermodynamics, Fachbücher von Robert H. Swendsen
Dieser Text präsentiert die beiden komplementären Aspekte der Thermophysik als integrierte Theorie der Eigenschaften der Materie. Das konzeptionelle Verständnis wird durch die gründliche Entwicklung grundlegender Konzepte gefördert. Im Gegensatz zu vielen anderen Texten wird die statistische Mechanik, einschliesslich der Diskussion der erforderlichen Wahrscheinlichkeitstheorie, zuerst behandelt. Dies bietet eine statistische Grundlage für das Konzept der Entropie, das zentral für die Thermophysik ist. Ein einzigartiges Merkmal des Buches ist die Entwicklung der Entropie basierend auf Boltzmanns Definition von 1877; dies vermeidet Widersprüche oder ad-hoc-Korrekturen, die in anderen Texten zu finden sind. Detaillierte Grundlagen bieten eine natürliche Basis für fortgeschrittene Themen wie Schwarzkörperstrahlung und Quantengase. Ein umfangreiches Set von Aufgaben, von denen viele explizite Berechnungen enthalten, vertieft den Kerninhalt, indem grundlegende Konzepte hinterfragt werden. Der Text ist für einen zweisemestrigen Bachelor-Kurs konzipiert, kann jedoch für einsemestrige Kurse, die entweder den einen oder den anderen Aspekt der Thermophysik betonen, angepasst werden. Er eignet sich auch für das Graduiertenstudium.
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An Introduction to Statistical Learning, Fachbücher von Daniela Witten, Robert Tibshirani, Gareth James, Trevor Hastie
Eine Einführung in das statistische Lernen bietet einen zugänglichen Überblick über das Gebiet des statistischen Lernens, ein unverzichtbares Werkzeug, um die umfangreichen und komplexen Datensätze zu verstehen, die in den letzten zwanzig Jahren in Bereichen wie Biologie, Finanzen, Marketing und Astrophysik entstanden sind. Dieses Buch präsentiert einige der wichtigsten Modellierungs- und Vorhersagetechniken sowie relevante Anwendungen. Zu den Themen gehören lineare Regression, Klassifikation, Resampling-Methoden, Shrinkage-Ansätze, baumbasierte Methoden, Support-Vektor-Maschinen, Clustering, Deep Learning, Überlebensanalyse, multiple Tests und mehr. Farbige Grafiken und Beispiele aus der Praxis werden verwendet, um die vorgestellten Methoden zu veranschaulichen. Da das Ziel dieses Lehrbuchs darin besteht, die Anwendung dieser statistischen Lerntechniken für Praktiker in Wissenschaft, Industrie und anderen Bereichen zu erleichtern, enthält jedes Kapitel ein Tutorial zur Implementierung der in R präsentierten Analysen und Methoden, einer äusserst beliebten Open-Source-Statistiksoftware. Zwei der Autoren haben gemeinsam "The Elements of Statistical Learning" verfasst, ein beliebtes Nachschlagewerk für Statistiker und Forscher im Bereich maschinelles Lernen. "Eine Einführung in das statistische Lernen" behandelt viele der gleichen Themen, jedoch auf einem Niveau, das für ein viel breiteres Publikum zugänglich ist. Dieses Buch richtet sich sowohl an Statistiker als auch an Nicht-Statistiker, die moderne statistische Lerntechniken zur Analyse ihrer Daten nutzen möchten. Der Text setzt lediglich einen vorherigen Kurs in linearer Regression und kein Wissen über Matrizenalgebra voraus. Diese zweite Auflage enthält neue Kapitel über Deep Learning, Überlebensanalyse und multiple Tests sowie erweiterte Behandlungen von naïvem Bayes, verallgemeinerten linearen Modellen, bayesianischen additiven Regressionsbäumen und Matrixvollständigung. Der R-Code wurde durchgängig aktualisiert, um die Kompatibilität sicherzustellen.
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James, Gareth: An Introduction to Statistical LearningAn Introduction to Statistical Learning , with Applications in R , Blattfeder > Sportfederung , Auflage: 2. Auflage, Erscheinungsjahr: 20210824, Produktform: Leinen, Titel der Reihe: Springer Texts in Statistics##, Autoren: James, Gareth~Witten, Daniela~Hastie, Trevor~Tibshirani, Robert, Auflage: 21002, Auflage/Ausgabe: 2. Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 607, Abbildungen: 4 schwarz-weiße und 138 farbige Abbildungen, 10 schwarz-weiße Tabellen, Themenüberschrift: MATHEMATICS / Probability & Statistics / General, Keyword: R;R software;data mining;inference;statistical learning;supervised learning;unsupervised learning, Fachschema: Mathematik / Statistik~Programmiersprachen~Statistik~Roboter - Robotik - Industrieroboter~Datenverarbeitung / Anwendungen / Mathematik, Statistik~Intelligenz / Künstliche Intelligenz~KI~Künstliche Intelligenz - AI, Fachkategorie: Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik~Mathematische und statistische Software~Programmier- und Skriptsprachen, allgemein~Künstliche Intelligenz, Bildungszweck: für die Hochschule, Warengruppe: HC/Mathematik/Wahrscheinlichkeitstheorie, Fachkategorie: Robotik, Thema: Verstehen, Text Sprache: eng, Seitenanzahl: XV, Seitenanzahl: 607, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Springer-Verlag GmbH, Verlag: Springer-Verlag GmbH, Verlag: Springer US, New York, N.Y., Länge: 160, Breite: 240, Höhe: 31, Gewicht: 1010, Produktform: Gebunden, Genre: Importe, Genre: Importe, Herkunftsland: VEREINIGTE STAATEN VON AMERIKA (US), Katalog: LIB_ENBOOK, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Internationale Lagertitel, Katalog: internationale Titel, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0004, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 278877279,17 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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An Introduction to Statistical Learning, Fachbücher von Jonathan Taylor, Robert Tibshirani, Trevor Hastie, Daniela Witten, Gareth JamesEine Einführung in das statistische Lernen bietet einen zugänglichen Überblick über das Gebiet des statistischen Lernens, ein unverzichtbares Werkzeug, um die umfangreichen und komplexen Datensätze zu verstehen, die in den letzten zwanzig Jahren in Bereichen wie Biologie, Finanzen, Marketing und Astrophysik entstanden sind. Dieses Buch präsentiert einige der wichtigsten Modellierungs- und Vorhersagetechniken sowie relevante Anwendungen. Zu den Themen gehören lineare Regression, Klassifikation, Resampling-Methoden, Shrinkage-Ansätze, baumbasierte Methoden, Support-Vektor-Maschinen, Clustering, Deep Learning, Überlebensanalyse, multiple Tests und mehr. Farbige Grafiken und reale Beispiele werden verwendet, um die vorgestellten Methoden zu veranschaulichen. Dieses Buch richtet sich sowohl an Statistiker als auch an Nicht-Statistiker, die moderne Techniken des statistischen Lernens zur Analyse ihrer Daten nutzen möchten. Vier der Autoren haben gemeinsam "Eine Einführung in das statistische Lernen, mit Anwendungen in R" verfasst, das zu einem festen Bestandteil der Lehrpläne in Bachelor- und Masterstudiengängen weltweit geworden ist, sowie zu einem wichtigen Nachschlagewerk für Datenwissenschaftler. Einer der Schlüssel zu seinem Erfolg war, dass jedes Kapitel ein Tutorial zur Implementierung der in der R-Wissenschaftscomputing-Umgebung präsentierten Analysen und Methoden enthält. In den letzten Jahren ist jedoch Python zu einer beliebten Sprache für Data Science geworden, und die Nachfrage nach einer Python-basierten Alternative zu ISLR hat zugenommen. Daher behandelt dieses Buch die gleichen Inhalte wie ISLR, jedoch mit Laboren, die in Python implementiert sind. Diese Labore werden sowohl für Python-Neulinge als auch für erfahrene Benutzer nützlich sein.103,40 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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An Introduction to Statistical Learning, Fachbücher von Daniela Witten, Gareth James, Trevor Hastie, Jonathan Taylor, Robert Tibshirani"An Introduction to Statistical Learning" ist ein Fachbuch, das sich mit den grundlegenden Konzepten und Methoden der statistischen Lernverfahren beschäftigt. Verfasst von den renommierten Autoren Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie und Robert Tibshirani, bietet das Buch eine umfassende Einführung in die Statistik und Wahrscheinlichkeit, die für Studierende und Fachleute in den Bereichen Mathematik und Naturwissenschaften von Bedeutung ist. Der kartonierte Einband und die englische Sprache machen das Werk zugänglich für ein breites Publikum. Die erste Auflage, veröffentlicht im Jahr 2024, behandelt sowohl theoretische als auch praktische Aspekte des statistischen Lernens und ist somit sowohl für Anfänger als auch für Fortgeschrittene geeignet. Die klare Struktur und die anschaulichen Beispiele fördern das Verständnis komplexer Themen und unterstützen die Anwendung statistischer Methoden in der Praxis. Dieses Sachbuch ist ein wertvolles Nachschlagewerk für alle, die sich mit den Herausforderungen und Möglichkeiten des statistischen Lernens auseinandersetzen möchten.85,59 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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An Introduction to Statistical Learning, Gebundene Ausgabe von Gareth James,Daniela Witten,Trevor Hastie,Robert Tibshirani, Springer Us,An Introduction To Statistical Learning, Gebundene Ausgabe Von Gareth James,daniela Witten,trevor Hastie,robert Tibshirani, Springer Us, 978-1-07-161417-4, Seitenanzahl: 60790,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
An Introduction to Bioinformatics, Fachbücher von Regan Knight
"An Introduction to Bioinformatics" bietet eine umfassende Einführung in die interdisziplinäre Welt der Bioinformatik, die Mathematik, Ingenieurwissenschaften, Informatik und Statistik vereint. Dieses Fachbuch untersucht die Anwendung von Softwaretools zur Analyse biologischer Daten und beleuchtet die verschiedenen Zweige der Bioinformatik sowie deren praktische Anwendungen. Es wird auf die langfristigen Perspektiven der Themen eingegangen und deren Bedeutung als modernes Werkzeug für das Wachstum in der Bioinformatik hervorgehoben. Mit detaillierten Analysen und Daten ist dieses Buch besonders wertvoll für Studierende in den Bereichen Genetik, Forensik und Evolutionsbiologie, die sich mit den Herausforderungen und Möglichkeiten in diesem dynamischen Feld auseinandersetzen möchten.
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An Introduction to Statistical Mechanics and Thermodynamics, Fachbücher von Robert H. SwendsenDieser Text präsentiert die beiden komplementären Aspekte der Thermophysik als integrierte Theorie der Eigenschaften der Materie. Das konzeptionelle Verständnis wird durch die gründliche Entwicklung grundlegender Konzepte gefördert. Im Gegensatz zu vielen anderen Texten wird die statistische Mechanik, einschliesslich der Diskussion der erforderlichen Wahrscheinlichkeitstheorie, zuerst behandelt. Dies bietet eine statistische Grundlage für das Konzept der Entropie, das zentral für die Thermophysik ist. Ein einzigartiges Merkmal des Buches ist die Entwicklung der Entropie basierend auf Boltzmanns Definition von 1877; dies vermeidet Widersprüche oder ad-hoc-Korrekturen, die in anderen Texten zu finden sind. Detaillierte Grundlagen bieten eine natürliche Basis für fortgeschrittene Themen wie Schwarzkörperstrahlung und Quantengase. Ein umfangreiches Set von Aufgaben, von denen viele explizite Berechnungen enthalten, vertieft den Kerninhalt, indem grundlegende Konzepte hinterfragt werden. Der Text ist für einen zweisemestrigen Bachelor-Kurs konzipiert, kann jedoch für einsemestrige Kurse, die entweder den einen oder den anderen Aspekt der Thermophysik betonen, angepasst werden. Er eignet sich auch für das Graduiertenstudium.49,60 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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An Introduction to Statistical Learning, Fachbücher von Daniela Witten, Robert Tibshirani, Gareth James, Trevor HastieEine Einführung in das statistische Lernen bietet einen zugänglichen Überblick über das Gebiet des statistischen Lernens, ein unverzichtbares Werkzeug, um die umfangreichen und komplexen Datensätze zu verstehen, die in den letzten zwanzig Jahren in Bereichen wie Biologie, Finanzen, Marketing und Astrophysik entstanden sind. Dieses Buch präsentiert einige der wichtigsten Modellierungs- und Vorhersagetechniken sowie relevante Anwendungen. Zu den Themen gehören lineare Regression, Klassifikation, Resampling-Methoden, Shrinkage-Ansätze, baumbasierte Methoden, Support-Vektor-Maschinen, Clustering, Deep Learning, Überlebensanalyse, multiple Tests und mehr. Farbige Grafiken und Beispiele aus der Praxis werden verwendet, um die vorgestellten Methoden zu veranschaulichen. Da das Ziel dieses Lehrbuchs darin besteht, die Anwendung dieser statistischen Lerntechniken für Praktiker in Wissenschaft, Industrie und anderen Bereichen zu erleichtern, enthält jedes Kapitel ein Tutorial zur Implementierung der in R präsentierten Analysen und Methoden, einer äusserst beliebten Open-Source-Statistiksoftware. Zwei der Autoren haben gemeinsam "The Elements of Statistical Learning" verfasst, ein beliebtes Nachschlagewerk für Statistiker und Forscher im Bereich maschinelles Lernen. "Eine Einführung in das statistische Lernen" behandelt viele der gleichen Themen, jedoch auf einem Niveau, das für ein viel breiteres Publikum zugänglich ist. Dieses Buch richtet sich sowohl an Statistiker als auch an Nicht-Statistiker, die moderne statistische Lerntechniken zur Analyse ihrer Daten nutzen möchten. Der Text setzt lediglich einen vorherigen Kurs in linearer Regression und kein Wissen über Matrizenalgebra voraus. Diese zweite Auflage enthält neue Kapitel über Deep Learning, Überlebensanalyse und multiple Tests sowie erweiterte Behandlungen von naïvem Bayes, verallgemeinerten linearen Modellen, bayesianischen additiven Regressionsbäumen und Matrixvollständigung. Der R-Code wurde durchgängig aktualisiert, um die Kompatibilität sicherzustellen.59,30 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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James, Gareth: An Introduction to Statistical LearningAn Introduction to Statistical Learning , with Applications in R , Blattfeder > Sportfederung , Auflage: 2. Auflage, Erscheinungsjahr: 20210824, Produktform: Leinen, Titel der Reihe: Springer Texts in Statistics##, Autoren: James, Gareth~Witten, Daniela~Hastie, Trevor~Tibshirani, Robert, Auflage: 21002, Auflage/Ausgabe: 2. Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 607, Abbildungen: 4 schwarz-weiße und 138 farbige Abbildungen, 10 schwarz-weiße Tabellen, Themenüberschrift: MATHEMATICS / Probability & Statistics / General, Keyword: R;R software;data mining;inference;statistical learning;supervised learning;unsupervised learning, Fachschema: Mathematik / Statistik~Programmiersprachen~Statistik~Roboter - Robotik - Industrieroboter~Datenverarbeitung / Anwendungen / Mathematik, Statistik~Intelligenz / Künstliche Intelligenz~KI~Künstliche Intelligenz - AI, Fachkategorie: Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik~Mathematische und statistische Software~Programmier- und Skriptsprachen, allgemein~Künstliche Intelligenz, Bildungszweck: für die Hochschule, Warengruppe: HC/Mathematik/Wahrscheinlichkeitstheorie, Fachkategorie: Robotik, Thema: Verstehen, Text Sprache: eng, Seitenanzahl: XV, Seitenanzahl: 607, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Springer-Verlag GmbH, Verlag: Springer-Verlag GmbH, Verlag: Springer US, New York, N.Y., Länge: 160, Breite: 240, Höhe: 31, Gewicht: 1010, Produktform: Gebunden, Genre: Importe, Genre: Importe, Herkunftsland: VEREINIGTE STAATEN VON AMERIKA (US), Katalog: LIB_ENBOOK, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Internationale Lagertitel, Katalog: internationale Titel, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0004, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 278877279,17 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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An Introduction to Statistical Learning, Fachbücher von Daniela Witten, Gareth James, Trevor Hastie, Jonathan Taylor, Robert Tibshirani"An Introduction to Statistical Learning" ist ein Fachbuch, das sich mit den grundlegenden Konzepten und Methoden der statistischen Lernverfahren beschäftigt. Verfasst von den renommierten Autoren Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie und Robert Tibshirani, bietet das Buch eine umfassende Einführung in die Statistik und Wahrscheinlichkeit, die für Studierende und Fachleute in den Bereichen Mathematik und Naturwissenschaften von Bedeutung ist. Der kartonierte Einband und die englische Sprache machen das Werk zugänglich für ein breites Publikum. Die erste Auflage, veröffentlicht im Jahr 2024, behandelt sowohl theoretische als auch praktische Aspekte des statistischen Lernens und ist somit sowohl für Anfänger als auch für Fortgeschrittene geeignet. Die klare Struktur und die anschaulichen Beispiele fördern das Verständnis komplexer Themen und unterstützen die Anwendung statistischer Methoden in der Praxis. Dieses Sachbuch ist ein wertvolles Nachschlagewerk für alle, die sich mit den Herausforderungen und Möglichkeiten des statistischen Lernens auseinandersetzen möchten.85,59 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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An Introduction to Statistical Learning, Gebundene Ausgabe von Gareth James,Daniela Witten,Trevor Hastie,Robert Tibshirani, Springer Us,An Introduction To Statistical Learning, Gebundene Ausgabe Von Gareth James,daniela Witten,trevor Hastie,robert Tibshirani, Springer Us, 978-1-07-161417-4, Seitenanzahl: 60790,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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An Introduction to Bioinformatics, Fachbücher von Regan Knight"An Introduction to Bioinformatics" bietet eine umfassende Einführung in die interdisziplinäre Welt der Bioinformatik, die Mathematik, Ingenieurwissenschaften, Informatik und Statistik vereint. Dieses Fachbuch untersucht die Anwendung von Softwaretools zur Analyse biologischer Daten und beleuchtet die verschiedenen Zweige der Bioinformatik sowie deren praktische Anwendungen. Es wird auf die langfristigen Perspektiven der Themen eingegangen und deren Bedeutung als modernes Werkzeug für das Wachstum in der Bioinformatik hervorgehoben. Mit detaillierten Analysen und Daten ist dieses Buch besonders wertvoll für Studierende in den Bereichen Genetik, Forensik und Evolutionsbiologie, die sich mit den Herausforderungen und Möglichkeiten in diesem dynamischen Feld auseinandersetzen möchten.158,60 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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