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Mathematical Pictures at a Data Science Exhibition (eBook)

Simon Foucart (Autor)

eBook Download: PDF

2022
Cambridge University Press (Verlag)
978-1-009-00786-3 (ISBN)

This text provides deep and comprehensive coverage of the mathematical background for data science, including machine learning, optimal recovery, compressed sensing, optimization, and neural networks. In the past few decades, heuristic methods adopted by big tech companies have complemented existing scientific disciplines to form the new field of Data Science. This text embarks the readers on an engaging itinerary through the theory supporting the field. Altogether, twenty-seven lecture-length chapters with exercises provide all the details necessary for a solid understanding of key topics in data science. While the book covers standard material on machine learning and optimization, it also includes distinctive presentations of topics such as reproducing kernel Hilbert spaces, spectral clustering, optimal recovery, compressed sensing, group testing, and applications of semidefinite programming. Students and data scientists with less mathematical background will appreciate the appendices that provide more background on some of the more abstract concepts.

Erscheint lt. Verlag	28.4.2022
Sprache	englisch
Themenwelt	Mathematik / Informatik ► Informatik ► Datenbanken
	Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik
	Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Analysis
	Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Angewandte Mathematik
	Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Finanz- / Wirtschaftsmathematik
ISBN-10	1-009-00786-6 / 1009007866
ISBN-13	978-1-009-00786-3 / 9781009007863

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Buch | Hardcover

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