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Statistical Foundations of Actuarial Learning and its Applications

Aus der Reihe Springer Actuarial

48,99 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei


Beschreibung

Produktdetails

Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

23.11.2022

Verlag

Springer

Seitenzahl

605

Maße (L/B/H)

24,1/16/3,9 cm

Gewicht

1086 g

Auflage

1st ed. 2023

Sprache

Englisch

ISBN

978-3-031-12408-2

Beschreibung

Rezension

“I enjoyed reading this book. The mathematical methods presented are precisely suited to analyzing questions, solving problems, and drawing meaningful conclusions. The authors provide recommendations for further reading, allowing readers to deepen their knowledge if needed. The clarity of the exposition, combined with the interplay between statistical and machine learning approaches to model selection, estimation, and prediction, make this book an outstanding resource. I highly recommend it to both researchers and practitioners in statistical modeling.” (Olivier Menoukeu Pamen, SIAM Review, Issue 3, September, 2025)

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Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

23.11.2022

Verlag

Springer

Seitenzahl

605

Maße (L/B/H)

24,1/16/3,9 cm

Gewicht

1086 g

Auflage

1st ed. 2023

Sprache

Englisch

ISBN

978-3-031-12408-2

Herstelleradresse

Springer-Verlag KG
Sachsenplatz 4-6
1201 Wien
AT

Email: ProductSafety@springernature.com

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  • - 1. Introduction. - 2. Exponential Dispersion Family. - 3. Estimation Theory. - 4. Predictive Modeling and Forecast Evaluation. - 5. Generalized Linear Models. - 6. Bayesian Methods, Regularization and Expectation-Maximization. - 7. Deep Learning. - 8. Recurrent Neural Networks. - 9. Convolutional Neural Networks. - 10. Natural Language Processing. - 11. Selected Topics in Deep Learning. - 12. Appendix A: Technical Results on Networks. - 13. Appendix B: Data and Examples.