Data Science -- was ist das eigentlich?! : Algorithmen des maschinellen Lernens verständlich erklärt /: Algorithmen des maschinellen Lernens verständlich erklärt. (2018)

• Record Type: Book
• Further Information: Note: Anna Ng, Kenneth Soo ; aus dem Englischen übersetzt von Matthias Delbrück.
• Authors: Ng, Annalyn; Soo, Kenneth
• Other Names: Delbrück, Matthias translator.
• Contents: Intro; Vorwort; Inhaltsverzeichnis; Über die Autoren; Warum Data Science?; 1 Das Wichtigste in Kürze ... ; 1.1 Datenaufbereitung; 1.1.1 Datenformate; 1.1.2 Arten von Variablen; 1.1.3 Auswahl von geeigneten Variablen; 1.1.4 Merkmalsextraktion; 1.1.5 Fehlende Daten; 1.2 Auswahl des Algorithmus; 1.2.1 Unüberwachtes Lernen; 1.2.2 Überwachtes Lernen; 1.2.3 Bestärkendes Lernen; 1.2.4 Andere Überlegungen; 1.3 Parameter; 1.4 Evaluation der Ergebnisse; 1.4.1 Regressionsmetrik; 1.4.2 Validierung; 1.5 Zusammenfassung; 2 k-Means-Clustering; 2.1 Wie man Kunden-Cluster findet. 2.2 Beispiel: Persönlichkeitsprofile von Filmfans2.3 Cluster definieren; 2.3.1 Wie viele Cluster haben wir?; 2.3.2 Was gehört in meinen Cluster?; 2.4 Grenzen; 2.5 Zusammenfassung; 3 Hauptkomponentenanalyse; 3.1 Der Nährwertgehalt von Lebensmitteln; 3.2 Hauptkomponenten; 3.3 Beispiel: Nahrungsmittelgruppen; 3.4 Grenzen; 3.5 Zusammenfassung; 4 Assoziationsanalyse; 4.1 Muster im Einkaufsverkaufsverhalten; 4.2 Support, Konfidenz und Lift; 4.3 Beispiel: Daten aus einem Lebensmittelgeschäft; 4.4 Das A-priori-Prinzip; 4.4.1 Mengen von Artikeln finden, die hohen Support haben. 4.4.2 Assoziationsregeln mit hoher Konfidenz oder hohem Lift4.5 Grenzen; 4.6 Zusammenfassung; 5 Soziale Netzwerkanalyse; 5.1 Beziehungen abbilden; 5.2 Beispiel: Waffenhandel und Geopolitik; 5.3 Die Louvain-Methode; 5.4 PageRank-Algorithmus; 5.5 Grenzen; 5.6 Zusammenfassung; 6 Regressionsanalyse; 6.1 Trendlinien; 6.2 Beispiel: Vorhersage von Hauspreisen; 6.3 Gradientenverfahren; 6.4 Regressionskoeffizienten; 6.5 Korrelationskoeffizienten; 6.6 Grenzen; 6.7 Zusammenfassung; 7 k-nächste Nachbarn und Ausreißererkennung; 7.1 Der Weindetektiv; 7.2 Gleich und gleich gesellt sich gern. 7.3 Beispiel: Der statistische Sommelier7.4 Ausreißererkennung; 7.5 Grenzen; 7.6 Zusammenfassung; 8 Support-Vektor-Maschine; 8.1 „Nein" oder „Oh Nein"?; 8.2 Beispiel: Diagnose einer Herzerkrankung; 8.3 Die optimale Grenzlinie; 8.4 Grenzen; 8.5 Zusammenfassung; 9 Entscheidungsbaum; 9.1 Wie man eine Katastrophe überlebt; 9.2 Beispiel: Rettung von der Titanic; 9.3 Einen Entscheidungsbaum erstellen; 9.4 Grenzen; 9.5 Zusammenfassung; 10 Random Forests; 10.1 Die Weisheit der Crowd; 10.2 Beispiel: Verbrechensvorhersage; 10.3 Ensembles; 10.4 Bootstrap Aggregating; 10.5 Grenzen; 10.6 Zusammenfassung 11 Neuronale Netze11.1 Bauen Sie sich ein Gehirn!; 11.2 Beispiel: Handgeschriebene Zahlen erkennen; 11.3 Wie ein neuronales Netz denkt; 11.4 Aktivierungsregeln; 11.5 Grenzen; 11.6 Zusammenfassung; 12 A/B-Tests und vielarmige Banditen; 12.1 Grundlagen des A/B-Tests; 12.2 Grenzen von A/B-Tests; 12.3 Abnehmendes-Epsilon-Strategie; 12.4 Beispiel: Vielarmige Banditen; 12.5 Nett zu wissen: van Gaals Elfmeterschützen; 12.6 Grenzen einer Abnehmendes-Epsilon-Strategie; 12.7 Zusammenfassung; Anhang; Glossar; Literatur.
• Publisher Details: Berlin, Germany : Springer
• Publication Date: 2018
• Extent: 1 online resource
• Subjects: 005.7; Information science; Big data; Data mining; Quantitative research; Machine learning; Computer algorithms; COMPUTERS -- General; Big data; Computer algorithms; Data mining; Information science; Machine learning; Quantitative research; Electronic books
• Languages: German
• ISBNs: 9783662567760; 3662567768
• Related ISBNs: 9783662567753; 366256775X
• Notes: Note: Includes bibliographical references.; Note: Online resource; title from PDF title page (EBSCO, viewed October 29, 2018).
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