Statistik und maschinelles Lernen: Eine mathematische Einführung in klassische und moderne Methoden

Author:   Mathias Trabs ,  Moritz Jirak ,  Konstantin Krenz ,  Markus Reiß
Publisher:   Springer Fachmedien Wiesbaden
Edition:   1. Aufl. 2021
ISBN:  

9783662629376


Pages:   263
Publication Date:   23 June 2021
Format:   Paperback
Availability:   Manufactured on demand   Availability explained
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Statistik und maschinelles Lernen: Eine mathematische Einführung in klassische und moderne Methoden


Overview

Full Product Details

Author:   Mathias Trabs ,  Moritz Jirak ,  Konstantin Krenz ,  Markus Reiß
Publisher:   Springer Fachmedien Wiesbaden
Imprint:   Springer Spektrum
Edition:   1. Aufl. 2021
Dimensions:   Width: 16.80cm , Height: 1.50cm , Length: 24.00cm
Weight:   0.472kg
ISBN:  

9783662629376


ISBN 10:   3662629372
Pages:   263
Publication Date:   23 June 2021
Audience:   Professional and scholarly ,  Professional & Vocational
Format:   Paperback
Publisher's Status:   Active
Availability:   Manufactured on demand   Availability explained
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Language:   German

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Author Information

​Mathias Trabs promovierte an der Humboldt-Universität zu Berlin. Nach einer Postdoczeit in Paris wurde er 2016 Juniorprofessor an der Universität Hamburg. Seine Forschung befasst sich mit der hochdimensionalen und nichtparametrischen Statistik. Moritz Jirak promovierte an der Technischen Universität Graz. Seine wissenschaftliche Laufbahn führte über Berlin und Braunschweig an die Universität Wien, wo er seit 2020 Professor ist. Seine Forschungsschwerpunkte liegen in der Analyse von hochdimensionalen Daten und Zeitreihen. Konstantin Krenz schloss 2019 das Mathematikstudium an der Humboldt-Universität zu Berlin ab, wobei er sich in die angewandte Statistik und optimale Steuerungsprobleme vertiefte. Nach einer Weiterbildung für das Lehramt an Gymnasien unterrichtet er Mathematik und Informatik in Erfurt. Markus Reiß promovierte an der Humboldt-Universität zu Berlin. Nach Stationen in Paris und Heidelberg kehrte er 2008 als Professoran die Humboldt-Universität zu Berlin zurück. Er ist ein Experte für statistische inverse Probleme und die Statistik stochastischer Prozesse.

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