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Paul Wilmott

Paul Wilmott vermittelt angewandte Mathematik – mit Kultstatus. Seine unverwechselbaren Einführungen bringen seit Jahrzehnten Licht in finanzmathematische Modelle, Derivatehandel, Risikobewertung und Co. Wilmott forscht, lehrt und schreibt nicht nur, er war auch schon als Profi-Jongleur und Under-Cover-Ermittler (Channel 4) im Einsatz, arbeitet für das CQF-Institut (Quantitative Finance) und für die Bildungsinitiative "Math on Toast" (Mathematik für Familien).

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Grundkurs Machine Learning Produktbild: Grundkurs Machine Learning

Grundkurs Machine Learning

So funktioniert Machine Learning – die ganze Mathematik verständlich gemachtMaschinelles Lernen – alle Grundlagen!. Dieser Grundkurs führt Sie in alle gängigen ML-Methoden ein. Paul Wilmott, bekannt für seine erhellende und unterhaltsame Darstellung angewandter Mathematik, stellt Ihnen die einschlägigen mathematischen Verfahren vor – von linearer Regression bis Neuronale Netze, komplett unabhängig von Software und Code. Der Vorteil dabei: Jeder Schritt ist schwarz auf weiss für Sie nachvollziehbar, kein Framework schaltet sich dazwischen, es geht immer um die Sache selbst. Mit vielen Beispielen, Grafiken und Schritt-für-Schritt-Anleitungen. Für alle, die wirklich verstehen wollen, wie Maschinen lernen.Die mathematischen Grundlagen für maschinelles LernenAlle wichtigen Algorithmen Schritt für Schritt erklärtInkl. Reinforcement Learning, k-Nearest Neighbors, Neuronale Netze u. v. m.Die Übersetzung des Kultbuchs "Machine Learning: An Applied Mathematics Introduction" von Paul Wilmott Aus dem Inhalt:Lineare Regressionk-Nearest NeighborsNaive Bayes-Klassifikatorenk-Means-AlgorithmusSupport Vector MachinesLogistische RegressionSelbstorganisierende KartenEntscheidungsbäumeReinforcement LearningNeuronale Netze
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Buch (Taschenbuch)

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