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Mathematics for Machine Learning, Fachbücher von Marc Peter Deisenroth, Cheng Soon Ong, A. Aldo Faisal
Dieses Buch bietet eine umfassende Abdeckung aller grundlegenden mathematischen Konzepte für maschinelles Lernen. Ich freue mich darauf, es mit Studenten, Kollegen und allen, die ein solides Verständnis der Grundlagen aufbauen möchten, zu teilen. Das Gebiet des maschinellen Lernens hat in den letzten Jahren dramatisch zugenommen, mit einem immer beeindruckenderen Spektrum erfolgreicher Anwendungen. Dieser umfassende Text behandelt die wesentlichen mathematischen Konzepte, die dem modernen maschinellen Lernen zugrunde liegen, mit einem Fokus auf linearer Algebra, Analysis und Wahrscheinlichkeitstheorie. Es wird sowohl als Tutorial für Neueinsteiger in das Feld als auch als Referenztext für Forscher und Ingenieure im Bereich des maschinellen Lernens von Wert sein.
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Mathematics for Machine Learning, Taschenbuch von Marc Peter Deisenroth,A. Aldo Faisal,Cheng Soon Ong, Cambridge University Press, 978-1-108-45514-5
Mathematics For Machine Learning, Taschenbuch Von Marc Peter Deisenroth,a. Aldo Faisal,cheng Soon Ong, Cambridge University Press, 978-1-108-45514-5, Seitenanzahl: 371
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Produkte zum Begriff Deisenroth-Marc-Peter-Mathematics:
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Financial Mathematics, Fachbücher von Peter Brusov, Natali Orekhova, Tatiana FilatovaDas Fachbuch 'Financial Mathematics' bietet eine umfassende Einführung in die finanzmathematischen Konzepte, die für Studierende und Fachleute gleichermassen relevant sind. Es deckt sieben Kapitel ab, die von der Zinsrechnung über Finanzströme und Renten bis hin zu modernen Theorien der Kapitalstruktur reichen. Besonderes Augenmerk liegt auf der praxisnahen Vermittlung von theoretischen Grundlagen und der Anwendung quantitativer Methoden. Mit über 130 detaillierten Lösungen zu Übungen und Aufgaben unterstützt das Buch Lernende dabei, komplexe finanzmathematische Probleme zu verstehen und zu lösen. Es richtet sich an Studierende der Finanz- und Wirtschaftswissenschaften sowie an Fachleute, die ihre Kenntnisse in den Bereichen Finanzanalyse, Risikobewertung und Portfoliomanagement vertiefen möchten. Die Inhalte sind so strukturiert, dass sie sowohl für den akademischen als auch für den praktischen Einsatz geeignet sind. Das Buch bietet eine fundierte Basis für das Verständnis von Finanzoperationen und deren Bewertung, was es zu einem wertvollen Begleiter in Studium und Beruf macht.69,54 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Deisenroth, Marc Peter: Mathematics for Machine LearningMathematics for Machine Learning , The fundamental mathematical tools needed to understand machine learning include linear algebra, analytic geometry, matrix decompositions, vector calculus, optimization, probability and statistics. These topics are traditionally taught in disparate courses, making it hard for data science or computer science students, or professionals, to efficiently learn the mathematics. This self-contained textbook bridges the gap between mathematical and machine learning texts, introducing the mathematical concepts with a minimum of prerequisites. It uses these concepts to derive four central machine learning methods: linear regression, principal component analysis, Gaussian mixture models and support vector machines. For students and others with a mathematical background, these derivations provide a starting point to machine learning texts. For those learning the mathematics for the first time, the methods help build intuition and practical experience with applying mathematical concepts. Every chapter includes worked examples and exercises to test understanding. Programming tutorials are offered on the book's web site. , > , Erscheinungsjahr: 20200423, Produktform: Kartoniert, Autoren: Deisenroth, Marc Peter~Faisal, A. Aldo~Ong, Cheng Soon, Abbildungen: Worked examples or Exercises; 106 Halftones, color; 3 Halftones, black and white; Worked examples or Exercises; 106 Halftones, color; 3 Halftones, black and white, Themenüberschrift: COMPUTERS / Computer Vision & Pattern Recognition, Fachschema: Mathematik / Technik, Ingenieurwissenschaften, Handwerk~Intelligenz / Künstliche Intelligenz~KI~Künstliche Intelligenz - AI~Mustererkennung, Fachkategorie: Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik~Mathematik für Ingenieure~Mustererkennung~Maschinelles Sehen, Bildverstehen, Warengruppe: TB/Mathematik/Wahrscheinlichkeitstheorie, Fachkategorie: Maschinelles Lernen, Text Sprache: eng, Seitenanzahl: XVII, Seitenanzahl: 370, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Cambridge University Pr., Verlag: Cambridge University Pr., Länge: 254, Breite: 180, Höhe: 21, Gewicht: 810, Produktform: Kartoniert, Genre: Importe, Genre: Importe, Katalog: LIB_ENBOOK, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Internationale Lagertitel, Katalog: internationale Titel, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0100, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Lagerartikel, Unterkatalog: Taschenbuch,50,46 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
Mathematics of Financial Markets, Fachbücher von Robert J Elliott, P Ekkehard Kopp
Das Buch "Mathematics of Financial Markets" von Robert J. Elliott richtet sich an Leser mit einem soliden mathematischen Hintergrund, die sich mit dem sich schnell entwickelnden Bereich der mathematischen Finanzen vertraut machen möchten. Es ist besonders geeignet für Studierende der Mathematik auf Graduatenniveau, die Kenntnisse in Masstheorie und Wahrscheinlichkeit mitbringen. Der Fokus liegt auf der Entwicklung der mathematischen Konzepte, die für die Theorie erforderlich sind, und deren Anwendung. Anstatt die Vielzahl neuartiger Finanzinstrumente zu behandeln, konzentriert sich das Werk auf die grundlegenden Optionen, die im Zentrum der aktuellen Anwendungen der Martingaltheorie in den Finanzmärkten stehen. Die ersten fünf Kapitel präsentieren die Theorie in einem diskreten Zeitrahmen, wobei stochastische Kalküle nicht erforderlich sind. Die Inhalte sind für Leser zugänglich, die mit elementarer Wahrscheinlichkeitstheorie und linearer Algebra vertraut sind. Das Buch behandelt unter anderem die Preisbildung durch Arbitrage und die Preisgestaltung von Optionen mithilfe von martingalähnlichen Massstäben.
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Mathematics for Machine Learning, Fachbücher von Marc Peter Deisenroth, Cheng Soon Ong, A. Aldo FaisalDieses Buch bietet eine umfassende Abdeckung aller grundlegenden mathematischen Konzepte für maschinelles Lernen. Ich freue mich darauf, es mit Studenten, Kollegen und allen, die ein solides Verständnis der Grundlagen aufbauen möchten, zu teilen. Das Gebiet des maschinellen Lernens hat in den letzten Jahren dramatisch zugenommen, mit einem immer beeindruckenderen Spektrum erfolgreicher Anwendungen. Dieser umfassende Text behandelt die wesentlichen mathematischen Konzepte, die dem modernen maschinellen Lernen zugrunde liegen, mit einem Fokus auf linearer Algebra, Analysis und Wahrscheinlichkeitstheorie. Es wird sowohl als Tutorial für Neueinsteiger in das Feld als auch als Referenztext für Forscher und Ingenieure im Bereich des maschinellen Lernens von Wert sein.43,80 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Mathematics for Machine Learning, Taschenbuch von Marc Peter Deisenroth,A. Aldo Faisal,Cheng Soon Ong, Cambridge University Press, 978-1-108-45514-5Mathematics For Machine Learning, Taschenbuch Von Marc Peter Deisenroth,a. Aldo Faisal,cheng Soon Ong, Cambridge University Press, 978-1-108-45514-5, Seitenanzahl: 37152,50 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Financial Mathematics, Fachbücher von Peter Brusov, Natali Orekhova, Tatiana FilatovaDas Fachbuch 'Financial Mathematics' bietet eine umfassende Einführung in die finanzmathematischen Konzepte, die für Studierende und Fachleute gleichermassen relevant sind. Es deckt sieben Kapitel ab, die von der Zinsrechnung über Finanzströme und Renten bis hin zu modernen Theorien der Kapitalstruktur reichen. Besonderes Augenmerk liegt auf der praxisnahen Vermittlung von theoretischen Grundlagen und der Anwendung quantitativer Methoden. Mit über 130 detaillierten Lösungen zu Übungen und Aufgaben unterstützt das Buch Lernende dabei, komplexe finanzmathematische Probleme zu verstehen und zu lösen. Es richtet sich an Studierende der Finanz- und Wirtschaftswissenschaften sowie an Fachleute, die ihre Kenntnisse in den Bereichen Finanzanalyse, Risikobewertung und Portfoliomanagement vertiefen möchten. Die Inhalte sind so strukturiert, dass sie sowohl für den akademischen als auch für den praktischen Einsatz geeignet sind. Das Buch bietet eine fundierte Basis für das Verständnis von Finanzoperationen und deren Bewertung, was es zu einem wertvollen Begleiter in Studium und Beruf macht.69,54 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Deisenroth, Marc Peter: Mathematics for Machine LearningMathematics for Machine Learning , The fundamental mathematical tools needed to understand machine learning include linear algebra, analytic geometry, matrix decompositions, vector calculus, optimization, probability and statistics. These topics are traditionally taught in disparate courses, making it hard for data science or computer science students, or professionals, to efficiently learn the mathematics. This self-contained textbook bridges the gap between mathematical and machine learning texts, introducing the mathematical concepts with a minimum of prerequisites. It uses these concepts to derive four central machine learning methods: linear regression, principal component analysis, Gaussian mixture models and support vector machines. For students and others with a mathematical background, these derivations provide a starting point to machine learning texts. For those learning the mathematics for the first time, the methods help build intuition and practical experience with applying mathematical concepts. Every chapter includes worked examples and exercises to test understanding. Programming tutorials are offered on the book's web site. , > , Erscheinungsjahr: 20200423, Produktform: Kartoniert, Autoren: Deisenroth, Marc Peter~Faisal, A. Aldo~Ong, Cheng Soon, Abbildungen: Worked examples or Exercises; 106 Halftones, color; 3 Halftones, black and white; Worked examples or Exercises; 106 Halftones, color; 3 Halftones, black and white, Themenüberschrift: COMPUTERS / Computer Vision & Pattern Recognition, Fachschema: Mathematik / Technik, Ingenieurwissenschaften, Handwerk~Intelligenz / Künstliche Intelligenz~KI~Künstliche Intelligenz - AI~Mustererkennung, Fachkategorie: Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik~Mathematik für Ingenieure~Mustererkennung~Maschinelles Sehen, Bildverstehen, Warengruppe: TB/Mathematik/Wahrscheinlichkeitstheorie, Fachkategorie: Maschinelles Lernen, Text Sprache: eng, Seitenanzahl: XVII, Seitenanzahl: 370, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Cambridge University Pr., Verlag: Cambridge University Pr., Länge: 254, Breite: 180, Höhe: 21, Gewicht: 810, Produktform: Kartoniert, Genre: Importe, Genre: Importe, Katalog: LIB_ENBOOK, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Internationale Lagertitel, Katalog: internationale Titel, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0100, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Lagerartikel, Unterkatalog: Taschenbuch,50,46 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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