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Python for Probability, Statistics, and Machine Learning

59,99 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei


Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

14.08.2020

Verlag

Springer

Seitenzahl

384

Maße (L/B/H)

23,5/15,5/2,2 cm

Auflage

2. Auflage

Sprache

Englisch

ISBN

978-3-030-18547-3

Beschreibung

Rezension

“The book is aimed primarily at intermediate or advanced Python programmers … . this work is a generally sound and comprehensive overview of the areas it covers. We recommend it to Python programmers interested in growing in these areas or experts in these areas interested in learning how to deal with them in Python.” (Eugene Callahan and Yujia Zhang, Computing Reviews, October 15, 2020)

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Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

14.08.2020

Verlag

Springer

Seitenzahl

384

Maße (L/B/H)

23,5/15,5/2,2 cm

Auflage

2. Auflage

Sprache

Englisch

ISBN

978-3-030-18547-3

Herstelleradresse

Springer International Publishing AG
Gewerbestr. 11
6330 Cham
Schweiz
Url: www.springer.com

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  • Introduction.- Part 1 Getting Started with Scientific Python.- Installation and Setup.- Numpy.- Matplotlib.- Ipython.- Jupyter Notebook.- Scipy.- Pandas.- Sympy.- Interfacing with Compiled Libraries.- Integrated Development Environments.- Quick Guide to Performance and Parallel Programming.- Other Resources.- Part 2 Probability.- Introduction.- Projection Methods.- Conditional Expectation as Projection.- Conditional Expectation and Mean Squared Error.- Worked Examples of Conditional Expectation and Mean Square Error Optimization.- Useful Distributions.- Information Entropy.- Moment Generating Functions.- Monte Carlo Sampling Methods.- Useful Inequalities.- Part 3 Statistics.- Python Modules for Statistics.- Types of Convergence.- Estimation Using Maximum Likelihood.- Hypothesis Testing and P-Values.- Confidence Intervals.- Linear Regression.- Maximum A-Posteriori.- Robust Statistics.- Bootstrapping.- Gauss Markov.- Nonparametric Methods.- Survival Analysis.- Part 4 Machine Learning.- Introduction.- Python Machine Learning Modules.- Theory of Learning.- Decision Trees.- Boosting Trees.- Logistic Regression.- Generalized Linear Models.- Regularization.- Support Vector Machines.- Dimensionality Reduction.- Clustering.- Ensemble Methods.- Deep Learning.- Notation.- References.- Index.