Python for Probability, Statistics, and Machine Learning
Introduction -- Part 1 Getting Started with Scientific Python -- Installation and Setup -- Numpy -- Matplotlib -- Ipython -- Jupyter Notebook -- Scipy -- Pandas -- Sympy -- Interfacing with Compiled Libraries -- Integrated Development Environments -- Quick Guide to Performance and Parallel Programmi...
Ausführliche Beschreibung
Gespeichert in:
| Autor*in: |
Unpingco, José [verfasserIn] |
|---|
| Format: |
E-Book |
|---|---|
| Sprache: |
Englisch |
| Erschienen: |
Cham: Springer ; 2019 |
|---|---|
| Ausgabe: |
2nd ed. 2019 |
| Schlagwörter: |
|---|
| Systematik: |
|
|---|
| Umfang: |
1 Online-Ressource (XIV, 384 p. 164 illus., 37 illus. in color) |
|---|
| Weitere Ausgabe: |
Erscheint auch als Druck-Ausgabe Unpingco, José, 1969 -: Python for probability, statistics, and machine learning - Cham : Springer, 2019 |
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| Reihe: |
Springer eBooks ; Engineering Springer eBook Collection |
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| Links: | |
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| ISBN: |
978-3-030-18545-9 |
| DOI / URN: |
10.1007/978-3-030-18545-9 |
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| 520 | |a Introduction -- Part 1 Getting Started with Scientific Python -- Installation and Setup -- Numpy -- Matplotlib -- Ipython -- Jupyter Notebook -- Scipy -- Pandas -- Sympy -- Interfacing with Compiled Libraries -- Integrated Development Environments -- Quick Guide to Performance and Parallel Programming -- Other Resources -- Part 2 Probability -- Introduction -- Projection Methods -- Conditional Expectation as Projection -- Conditional Expectation and Mean Squared Error -- Worked Examples of Conditional Expectation and Mean Square Error Optimization -- Useful Distributions -- Information Entropy -- Moment Generating Functions -- Monte Carlo Sampling Methods -- Useful Inequalities -- Part 3 Statistics -- Python Modules for Statistics -- Types of Convergence -- Estimation Using Maximum Likelihood -- Hypothesis Testing and P-Values -- Confidence Intervals -- Linear Regression -- Maximum A-Posteriori -- Robust Statistics -- Bootstrapping -- Gauss Markov -- Nonparametric Methods -- Survival Analysis -- Part 4 Machine Learning -- Introduction -- Python Machine Learning Modules -- Theory of Learning -- Decision Trees -- Boosting Trees -- Logistic Regression -- Generalized Linear Models -- Regularization -- Support Vector Machines -- Dimensionality Reduction -- Clustering -- Ensemble Methods -- Deep Learning -- Notation -- References -- Index | ||
| 520 | |a This book, fully updated for Python version 3.6+, covers the key ideas that link probability, statistics, and machine learning illustrated using Python modules in these areas. All the figures and numerical results are reproducible using the Python codes provided. The author develops key intuitions in machine learning by working meaningful examples using multiple analytical methods and Python codes, thereby connecting theoretical concepts to concrete implementations. Detailed proofs for certain important results are also provided. Modern Python modules like Pandas, Sympy, Scikit-learn, Tensorflow, and Keras are applied to simulate and visualize important machine learning concepts like the bias/variance trade-off, cross-validation, and regularization. Many abstract mathematical ideas, such as convergence in probability theory, are developed and illustrated with numerical examples. This updated edition now includes the Fisher Exact Test and the Mann-Whitney-Wilcoxon Test. A new section on survival analysis has been included as well as substantial development of Generalized Linear Models. The new deep learning section for image processing includes an in-depth discussion of gradient descent methods that underpin all deep learning algorithms. As with the prior edition, there are new and updated *Programming Tips* that the illustrate effective Python modules and methods for scientific programming and machine learning. There are 445 run-able code blocks with corresponding outputs that have been tested for accuracy. Over 158 graphical visualizations (almost all generated using Python) illustrate the concepts that are developed both in code and in mathematics. We also discuss and use key Python modules such as Numpy, Scikit-learn, Sympy, Scipy, Lifelines, CvxPy, Theano, Matplotlib, Pandas, Tensorflow, Statsmodels, and Keras. This book is suitable for anyone with an undergraduate-level exposure to probability, statistics, or machine learning and with rudimentary knowledge of Python programming | ||
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| 776 | 0 | 8 | |i Erscheint auch als |n Druck-Ausgabe |a Unpingco, José, 1969 - |t Python for probability, statistics, and machine learning |b Second edition |d Cham : Springer, 2019 |h xiv, 384 Seiten |w (DE-627)167693930X |z 9783030185442 |z 9783030185473 |
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All the figures and numerical results are reproducible using the Python codes provided. The author develops key intuitions in machine learning by working meaningful examples using multiple analytical methods and Python codes, thereby connecting theoretical concepts to concrete implementations. Detailed proofs for certain important results are also provided. Modern Python modules like Pandas, Sympy, Scikit-learn, Tensorflow, and Keras are applied to simulate and visualize important machine learning concepts like the bias/variance trade-off, cross-validation, and regularization. Many abstract mathematical ideas, such as convergence in probability theory, are developed and illustrated with numerical examples. This updated edition now includes the Fisher Exact Test and the Mann-Whitney-Wilcoxon Test. A new section on survival analysis has been included as well as substantial development of Generalized Linear Models. The new deep learning section for image processing includes an in-depth discussion of gradient descent methods that underpin all deep learning algorithms. As with the prior edition, there are new and updated *Programming Tips* that the illustrate effective Python modules and methods for scientific programming and machine learning. There are 445 run-able code blocks with corresponding outputs that have been tested for accuracy. Over 158 graphical visualizations (almost all generated using Python) illustrate the concepts that are developed both in code and in mathematics. We also discuss and use key Python modules such as Numpy, Scikit-learn, Sympy, Scipy, Lifelines, CvxPy, Theano, Matplotlib, Pandas, Tensorflow, Statsmodels, and Keras. This book is suitable for anyone with an undergraduate-level exposure to probability, statistics, or machine learning and with rudimentary knowledge of Python programming Telecommunication Computer science Communications Engineering, Networks Engineering mathematics Statistics Data mining Electrical engineering. Mathematical statistics. Applied mathematics. 9783030185442 Erscheint auch als Druck-Ausgabe 978-3-030-18544-2 Erscheint auch als Druck-Ausgabe Unpingco, José, 1969 - Python for probability, statistics, and machine learning Second edition Cham : Springer, 2019 xiv, 384 Seiten (DE-627)167693930X 9783030185442 9783030185473 https://doi.org/10.1007/978-3-030-18545-9 X:SPRINGER Resolving-System lizenzpflichtig https://swbplus.bsz-bw.de/bsz1668644568cov.jpg V:DE-576 X:SPRINGER image/jpeg 20190712131945 Cover ZDB-2-ENG 2019 ZDB-2-SEB ZDB-2-SXE 2019 GBV_ILN_20 ISIL_DE-84 SYSFLAG_1 GBV_KXP GBV_ILN_22 ISIL_DE-18 GBV_ILN_22_i22818 GBV_ILN_23 ISIL_DE-830 GBV_ILN_60 ISIL_DE-705 GBV_ILN_62 ISIL_DE-28 GBV_ILN_100 ISIL_DE-Ma9 GBV_ILN_101 ISIL_DE-Ma14 GBV_ILN_110 ISIL_DE-Luen4 GBV_ILN_120 ISIL_DE-715 GBV_ILN_132 ISIL_DE-959 GBV_ILN_370 ISIL_DE-1373 GBV_ILN_2014 ISIL_DE-90 GBV_ILN_2015 ISIL_DE-93 GBV_ILN_2017 ISIL_DE-576 GBV_ILN_2020 ISIL_DE-Ch1 GBV_ILN_2027 ISIL_DE-105 GBV_ILN_2034 ISIL_DE-Rt2 GBV_ILN_2048 ISIL_DE-Zwi2 GBV_ILN_2055 ISIL_DE-840 GBV_ILN_2059 ISIL_DE-Kon4 GBV_ILN_2064 ISIL_DE-953 GBV_ILN_2068 ISIL_DE-Fn1 GBV_ILN_2111 ISIL_DE-944 GBV_ILN_2113 ISIL_DE-753 GBV_ILN_2119 ISIL_DE-943 GBV_ILN_2129 ISIL_DE-Ofb1 ST 250 Einzelne Programmiersprachen (A-Z) Informatik Monografien Software und -entwicklung Programmiersprachen Einzelne Programmiersprachen (A-Z) (DE-627)1270877445 (DE-625)rvk/143626: (DE-576)200877445 54.53 Programmiersprachen SEPA (DE-627)106418890 BO 045F 621.382 20 01 0084 3504746580 00 --%%-- --%%-- s --%%-- CATDESC_SPR-EB CATDESC_SPR-EB z 07-08-19 22 01 0018 3512785050 00 --%%-- --%%-- s --%%-- olrm-h228-eng Vervielfältigungen (z.B. 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All the figures and numerical results are reproducible using the Python codes provided. The author develops key intuitions in machine learning by working meaningful examples using multiple analytical methods and Python codes, thereby connecting theoretical concepts to concrete implementations. Detailed proofs for certain important results are also provided. Modern Python modules like Pandas, Sympy, Scikit-learn, Tensorflow, and Keras are applied to simulate and visualize important machine learning concepts like the bias/variance trade-off, cross-validation, and regularization. Many abstract mathematical ideas, such as convergence in probability theory, are developed and illustrated with numerical examples. This updated edition now includes the Fisher Exact Test and the Mann-Whitney-Wilcoxon Test. A new section on survival analysis has been included as well as substantial development of Generalized Linear Models. The new deep learning section for image processing includes an in-depth discussion of gradient descent methods that underpin all deep learning algorithms. As with the prior edition, there are new and updated *Programming Tips* that the illustrate effective Python modules and methods for scientific programming and machine learning. There are 445 run-able code blocks with corresponding outputs that have been tested for accuracy. Over 158 graphical visualizations (almost all generated using Python) illustrate the concepts that are developed both in code and in mathematics. We also discuss and use key Python modules such as Numpy, Scikit-learn, Sympy, Scipy, Lifelines, CvxPy, Theano, Matplotlib, Pandas, Tensorflow, Statsmodels, and Keras. This book is suitable for anyone with an undergraduate-level exposure to probability, statistics, or machine learning and with rudimentary knowledge of Python programming Telecommunication Computer science Communications Engineering, Networks Engineering mathematics Statistics Data mining Electrical engineering. Mathematical statistics. Applied mathematics. 9783030185442 Erscheint auch als Druck-Ausgabe 978-3-030-18544-2 Erscheint auch als Druck-Ausgabe Unpingco, José, 1969 - Python for probability, statistics, and machine learning Second edition Cham : Springer, 2019 xiv, 384 Seiten (DE-627)167693930X 9783030185442 9783030185473 https://doi.org/10.1007/978-3-030-18545-9 X:SPRINGER Resolving-System lizenzpflichtig https://swbplus.bsz-bw.de/bsz1668644568cov.jpg V:DE-576 X:SPRINGER image/jpeg 20190712131945 Cover ZDB-2-ENG 2019 ZDB-2-SEB ZDB-2-SXE 2019 GBV_ILN_20 ISIL_DE-84 SYSFLAG_1 GBV_KXP GBV_ILN_22 ISIL_DE-18 GBV_ILN_22_i22818 GBV_ILN_23 ISIL_DE-830 GBV_ILN_60 ISIL_DE-705 GBV_ILN_62 ISIL_DE-28 GBV_ILN_100 ISIL_DE-Ma9 GBV_ILN_101 ISIL_DE-Ma14 GBV_ILN_110 ISIL_DE-Luen4 GBV_ILN_120 ISIL_DE-715 GBV_ILN_132 ISIL_DE-959 GBV_ILN_370 ISIL_DE-1373 GBV_ILN_2014 ISIL_DE-90 GBV_ILN_2015 ISIL_DE-93 GBV_ILN_2017 ISIL_DE-576 GBV_ILN_2020 ISIL_DE-Ch1 GBV_ILN_2027 ISIL_DE-105 GBV_ILN_2034 ISIL_DE-Rt2 GBV_ILN_2048 ISIL_DE-Zwi2 GBV_ILN_2055 ISIL_DE-840 GBV_ILN_2059 ISIL_DE-Kon4 GBV_ILN_2064 ISIL_DE-953 GBV_ILN_2068 ISIL_DE-Fn1 GBV_ILN_2111 ISIL_DE-944 GBV_ILN_2113 ISIL_DE-753 GBV_ILN_2119 ISIL_DE-943 GBV_ILN_2129 ISIL_DE-Ofb1 ST 250 Einzelne Programmiersprachen (A-Z) Informatik Monografien Software und -entwicklung Programmiersprachen Einzelne Programmiersprachen (A-Z) (DE-627)1270877445 (DE-625)rvk/143626: (DE-576)200877445 54.53 Programmiersprachen SEPA (DE-627)106418890 BO 045F 621.382 20 01 0084 3504746580 00 --%%-- --%%-- s --%%-- CATDESC_SPR-EB CATDESC_SPR-EB z 07-08-19 22 01 0018 3512785050 00 --%%-- --%%-- s --%%-- olrm-h228-eng Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. zi22818 07-09-19 23 01 0830 3512840620 00 --%%-- --%%-- s --%%-- olr-springer i z 07-09-19 60 01 0705 3512623115 00 --%%-- --%%-- s --%%-- SpringerLink Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. Nur für Angehörige der HSU: Volltextzugang von außerhalb des Campus mit Anmeldung über Shibboleth mit Ihrer Bibliothekskennung z 07-09-19 62 01 0028 3563441014 ACQ Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. z 11-12-19 100 01 3100 3512924867 00 --%%-- --%%-- s --%%-- 09 --%%-- eBook Springer --%%-- --%%-- OLR-SEB Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. z 07-09-19 101 01 3101 3512989357 00 --%%-- --%%-- s --%%-- 09 --%%-- eBook Springer --%%-- --%%-- OLR-SEB Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. z 07-09-19 110 01 3110 372909081X 00 --%%-- --%%-- s --%%-- OLR-SEB Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. z 24-07-20 120 01 0715 3519823837 OLR-ESP Campusweiter Zugriff (Universität Oldenburg). - Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden. z 05-10-19 120 02 0715 3607490171 00 --%%-- --%%-- g --%%-- alma z 13-03-20 132 01 0959 351251460X OLR-ESP-ENG Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. k 07-09-19 370 01 4370 3833789778 AS Springer gekauft Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. i z 09-01-21 2014 01 DE-90 3491034698 00 --%%-- --%%-- --%%-- kp l01 04-07-19 2014 02 DE-90 3491034701 00 --%%-- --%%-- --%%-- kp l02 04-07-19 2015 01 DE-93 349103471X 00 --%%-- --%%-- p --%%-- Campuslizenz l01 04-07-19 2017 01 DE-576 3491034728 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Besitznachweis BSZ nur für Dateneinspielung, keine echte Lizenz vorhanden l01 04-07-19 2020 01 DE-Ch1 3491034736 00 --%%-- --%%-- n --%%-- Campuslizenz l01 04-07-19 2027 01 DE-105 3491225531 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Campuslizenz l01 05-07-19 2034 01 DE-Rt2 349122554X 00 --%%-- eBook --%%-- n Zugriff von allen im Hochschulnetz befindlichen Rechnern; Hochschulangehörige können auch über VPN von außerhalb des Campusnetzes zugreifen l01 05-07-19 2048 01 DE-Zwi2 3491034744 00 --%%-- Springer E-Book n --%%-- Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 04-07-19 2055 01 DE-840 3491225558 00 --%%-- Springer E-Book --%%-- n Campuslizenz l01 05-07-19 2059 01 DE-Kon4 3491225566 00 --%%-- eBook Springer --%%-- n Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 05-07-19 2064 01 DE-953 3491225574 00 --%%-- eBook Springer --%%-- n Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 05-07-19 2068 01 DE-Fn1 3491225582 00 --%%-- eBook Springer --%%-- n l01 05-07-19 2111 01 DE-944 3491225590 00 --%%-- E-Book Springer --%%-- n Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 05-07-19 2113 01 DE-753 3491225604 00 --%%-- Springer E-Book --%%-- n Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 05-07-19 2119 01 DE-943 3491225620 00 --%%-- eBook Springer --%%-- kp Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 05-07-19 2129 01 DE-Ofb1 3491225639 00 --%%-- E-Book Springer --%%-- n l01 05-07-19 20 01 0084 https://doi.org/10.1007/978-3-030-18545-9 22 01 0018 Volltextzugang Campus https://doi.org/10.1007/978-3-030-18545-9 22 01 0018 Nur für Angehörige der Universität Hamburg: Volltextzugang von außerhalb des Campus http://emedien.sub.uni-hamburg.de/han/SpringerEbooks/doi.org/10.1007/978-3-030-18545-9 23 01 0830 Springer EBook https://doi.org/10.1007/978-3-030-18545-9 60 01 0705 Volltextzugang Campus https://doi.org/10.1007/978-3-030-18545-9 62 01 0028 https://doi.org/10.1007/978-3-030-18545-9 100 01 3100 https://doi.org/10.1007/978-3-030-18545-9 100 01 3100 für Uniangehörige: Zugang weltweit https://han.med.uni-magdeburg.de/han/SPR-eBook-Engineering-einzeln/doi.org/10.1007/978-3-030-18545-9 101 01 3101 https://doi.org/10.1007/978-3-030-18545-9 101 01 3101 für Uniangehörige: Zugang weltweit https://han.med.uni-magdeburg.de/han/SPR-eBook-Engineering-einzeln/doi.org/10.1007/978-3-030-18545-9 110 01 3110 https://doi.org/10.1007/978-3-030-18545-9 120 01 0715 https://doi.org/10.1007/978-3-030-18545-9 120 02 0715 http://49gbv-uob-primo.hosted.exlibrisgroup.com/openurl/49GBV_UOB/UOB_services_page?u.ignore_date_coverage=true&rft.mms_id=991014978303303501 132 01 0959 Zugriff nur für Angehörige der Hochschule Osnabrück im Hochschulnetz https://doi.org/10.1007/978-3-030-18545-9 370 01 4370 E-Book: Zugriff im HCU-Netz. Zugriff von außerhalb nur für HCU-Angehörige möglich https://doi.org/10.1007/978-3-030-18545-9 2014 01 DE-90 Zugang im Netz des KIT https://doi.org/10.1007/978-3-030-18545-9 2014 02 DE-90 Zugang im Netz der HKA https://doi.org/10.1007/978-3-030-18545-9 2015 01 DE-93 https://doi.org/10.1007/978-3-030-18545-9 2020 01 DE-Ch1 https://doi.org/10.1007/978-3-030-18545-9 2034 01 DE-Rt2 https://doi.org/10.1007/978-3-030-18545-9 2048 01 DE-Zwi2 https://doi.org/10.1007/978-3-030-18545-9 2055 01 DE-840 https://doi.org/10.1007/978-3-030-18545-9 2059 01 DE-Kon4 https://doi.org/10.1007/978-3-030-18545-9 2064 01 DE-953 https://doi.org/10.1007/978-3-030-18545-9 2068 01 DE-Fn1 https://doi.org/10.1007/978-3-030-18545-9 2111 01 DE-944 https://doi.org/10.1007/978-3-030-18545-9 2113 01 DE-753 https://doi.org/10.1007/978-3-030-18545-9 2119 01 DE-943 https://doi.org/10.1007/978-3-030-18545-9 2129 01 DE-Ofb1 https://doi.org/10.1007/978-3-030-18545-9 132 01 0959 00 EBooks Springer Engineering 2027 01 DE-105 00 s ebook 60 00 DE-705 00 INF 740 2111 01 DE-944 00 (DE-627)1353370437 e-Book 23 01 0830 2018-01770, 2018-01771, 2018-01772, 2018-01839, 2018-01840, 2018-01841, 2018-01842, 2018-01843, 2019-00028 120 01 0715 YH 2665 20 01 0084 CATDESC_SPR-EB 22 01 0018 olrm-h228-eng 23 01 0830 olr-springer 60 01 0705 SpringerLink 62 01 0028 ACQ 62 01 0028 Springer EBS 100 01 3100 OLR-SEB 101 01 3101 OLR-SEB 110 01 3110 OLR-SEB 120 01 0715 OLR-ESP 120 02 0715 alma 132 01 0959 OLR-ESP-ENG 132 01 0959 OLR-ESP 370 01 4370 AS Springer gekauft 370 01 4370 ACQ 23 01 0830 2019.09.07 370 01 4370 202304 |
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9783030185459 978-3-030-18545-9 10.1007/978-3-030-18545-9 doi (DE-627)1668644568 (DE-599)KEP044416970 (DE-He213)978-3-030-18545-9 (EBP)044416970 DE-627 ger DE-627 rda eng XA-DE TK1-9971 TJK thema TJK bicssc TEC041000 bisacsh ST 250 SEPA rvk (DE-625)rvk/143626: 54.53 bkl Unpingco, José verfasserin aut Python for Probability, Statistics, and Machine Learning by José Unpingco 2nd ed. 2019 Cham Springer 2019 1 Online-Ressource (XIV, 384 p. 164 illus., 37 illus. in color) Text txt rdacontent Computermedien c rdamedia Online-Ressource cr rdacarrier Springer eBooks Engineering Springer eBook Collection Introduction -- Part 1 Getting Started with Scientific Python -- Installation and Setup -- Numpy -- Matplotlib -- Ipython -- Jupyter Notebook -- Scipy -- Pandas -- Sympy -- Interfacing with Compiled Libraries -- Integrated Development Environments -- Quick Guide to Performance and Parallel Programming -- Other Resources -- Part 2 Probability -- Introduction -- Projection Methods -- Conditional Expectation as Projection -- Conditional Expectation and Mean Squared Error -- Worked Examples of Conditional Expectation and Mean Square Error Optimization -- Useful Distributions -- Information Entropy -- Moment Generating Functions -- Monte Carlo Sampling Methods -- Useful Inequalities -- Part 3 Statistics -- Python Modules for Statistics -- Types of Convergence -- Estimation Using Maximum Likelihood -- Hypothesis Testing and P-Values -- Confidence Intervals -- Linear Regression -- Maximum A-Posteriori -- Robust Statistics -- Bootstrapping -- Gauss Markov -- Nonparametric Methods -- Survival Analysis -- Part 4 Machine Learning -- Introduction -- Python Machine Learning Modules -- Theory of Learning -- Decision Trees -- Boosting Trees -- Logistic Regression -- Generalized Linear Models -- Regularization -- Support Vector Machines -- Dimensionality Reduction -- Clustering -- Ensemble Methods -- Deep Learning -- Notation -- References -- Index This book, fully updated for Python version 3.6+, covers the key ideas that link probability, statistics, and machine learning illustrated using Python modules in these areas. All the figures and numerical results are reproducible using the Python codes provided. The author develops key intuitions in machine learning by working meaningful examples using multiple analytical methods and Python codes, thereby connecting theoretical concepts to concrete implementations. Detailed proofs for certain important results are also provided. Modern Python modules like Pandas, Sympy, Scikit-learn, Tensorflow, and Keras are applied to simulate and visualize important machine learning concepts like the bias/variance trade-off, cross-validation, and regularization. Many abstract mathematical ideas, such as convergence in probability theory, are developed and illustrated with numerical examples. This updated edition now includes the Fisher Exact Test and the Mann-Whitney-Wilcoxon Test. A new section on survival analysis has been included as well as substantial development of Generalized Linear Models. The new deep learning section for image processing includes an in-depth discussion of gradient descent methods that underpin all deep learning algorithms. As with the prior edition, there are new and updated *Programming Tips* that the illustrate effective Python modules and methods for scientific programming and machine learning. There are 445 run-able code blocks with corresponding outputs that have been tested for accuracy. Over 158 graphical visualizations (almost all generated using Python) illustrate the concepts that are developed both in code and in mathematics. We also discuss and use key Python modules such as Numpy, Scikit-learn, Sympy, Scipy, Lifelines, CvxPy, Theano, Matplotlib, Pandas, Tensorflow, Statsmodels, and Keras. This book is suitable for anyone with an undergraduate-level exposure to probability, statistics, or machine learning and with rudimentary knowledge of Python programming Telecommunication Computer science Communications Engineering, Networks Engineering mathematics Statistics Data mining Electrical engineering. Mathematical statistics. Applied mathematics. 9783030185442 Erscheint auch als Druck-Ausgabe 978-3-030-18544-2 Erscheint auch als Druck-Ausgabe Unpingco, José, 1969 - Python for probability, statistics, and machine learning Second edition Cham : Springer, 2019 xiv, 384 Seiten (DE-627)167693930X 9783030185442 9783030185473 https://doi.org/10.1007/978-3-030-18545-9 X:SPRINGER Resolving-System lizenzpflichtig https://swbplus.bsz-bw.de/bsz1668644568cov.jpg V:DE-576 X:SPRINGER image/jpeg 20190712131945 Cover ZDB-2-ENG 2019 ZDB-2-SEB ZDB-2-SXE 2019 GBV_ILN_20 ISIL_DE-84 SYSFLAG_1 GBV_KXP GBV_ILN_22 ISIL_DE-18 GBV_ILN_22_i22818 GBV_ILN_23 ISIL_DE-830 GBV_ILN_60 ISIL_DE-705 GBV_ILN_62 ISIL_DE-28 GBV_ILN_100 ISIL_DE-Ma9 GBV_ILN_101 ISIL_DE-Ma14 GBV_ILN_110 ISIL_DE-Luen4 GBV_ILN_120 ISIL_DE-715 GBV_ILN_132 ISIL_DE-959 GBV_ILN_370 ISIL_DE-1373 GBV_ILN_2014 ISIL_DE-90 GBV_ILN_2015 ISIL_DE-93 GBV_ILN_2017 ISIL_DE-576 GBV_ILN_2020 ISIL_DE-Ch1 GBV_ILN_2027 ISIL_DE-105 GBV_ILN_2034 ISIL_DE-Rt2 GBV_ILN_2048 ISIL_DE-Zwi2 GBV_ILN_2055 ISIL_DE-840 GBV_ILN_2059 ISIL_DE-Kon4 GBV_ILN_2064 ISIL_DE-953 GBV_ILN_2068 ISIL_DE-Fn1 GBV_ILN_2111 ISIL_DE-944 GBV_ILN_2113 ISIL_DE-753 GBV_ILN_2119 ISIL_DE-943 GBV_ILN_2129 ISIL_DE-Ofb1 ST 250 Einzelne Programmiersprachen (A-Z) Informatik Monografien Software und -entwicklung Programmiersprachen Einzelne Programmiersprachen (A-Z) (DE-627)1270877445 (DE-625)rvk/143626: (DE-576)200877445 54.53 Programmiersprachen SEPA (DE-627)106418890 BO 045F 621.382 20 01 0084 3504746580 00 --%%-- --%%-- s --%%-- CATDESC_SPR-EB CATDESC_SPR-EB z 07-08-19 22 01 0018 3512785050 00 --%%-- --%%-- s --%%-- olrm-h228-eng Vervielfältigungen (z.B. 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Kein systematisches Downloaden durch Robots. z 11-12-19 100 01 3100 3512924867 00 --%%-- --%%-- s --%%-- 09 --%%-- eBook Springer --%%-- --%%-- OLR-SEB Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. z 07-09-19 101 01 3101 3512989357 00 --%%-- --%%-- s --%%-- 09 --%%-- eBook Springer --%%-- --%%-- OLR-SEB Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. z 07-09-19 110 01 3110 372909081X 00 --%%-- --%%-- s --%%-- OLR-SEB Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. z 24-07-20 120 01 0715 3519823837 OLR-ESP Campusweiter Zugriff (Universität Oldenburg). - Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden. z 05-10-19 120 02 0715 3607490171 00 --%%-- --%%-- g --%%-- alma z 13-03-20 132 01 0959 351251460X OLR-ESP-ENG Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. k 07-09-19 370 01 4370 3833789778 AS Springer gekauft Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. i z 09-01-21 2014 01 DE-90 3491034698 00 --%%-- --%%-- --%%-- kp l01 04-07-19 2014 02 DE-90 3491034701 00 --%%-- --%%-- --%%-- kp l02 04-07-19 2015 01 DE-93 349103471X 00 --%%-- --%%-- p --%%-- Campuslizenz l01 04-07-19 2017 01 DE-576 3491034728 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Besitznachweis BSZ nur für Dateneinspielung, keine echte Lizenz vorhanden l01 04-07-19 2020 01 DE-Ch1 3491034736 00 --%%-- --%%-- n --%%-- Campuslizenz l01 04-07-19 2027 01 DE-105 3491225531 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Campuslizenz l01 05-07-19 2034 01 DE-Rt2 349122554X 00 --%%-- eBook --%%-- n Zugriff von allen im Hochschulnetz befindlichen Rechnern; Hochschulangehörige können auch über VPN von außerhalb des Campusnetzes zugreifen l01 05-07-19 2048 01 DE-Zwi2 3491034744 00 --%%-- Springer E-Book n --%%-- Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 04-07-19 2055 01 DE-840 3491225558 00 --%%-- Springer E-Book --%%-- n Campuslizenz l01 05-07-19 2059 01 DE-Kon4 3491225566 00 --%%-- eBook Springer --%%-- n Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 05-07-19 2064 01 DE-953 3491225574 00 --%%-- eBook Springer --%%-- n Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 05-07-19 2068 01 DE-Fn1 3491225582 00 --%%-- eBook Springer --%%-- n l01 05-07-19 2111 01 DE-944 3491225590 00 --%%-- E-Book Springer --%%-- n Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 05-07-19 2113 01 DE-753 3491225604 00 --%%-- Springer E-Book --%%-- n Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 05-07-19 2119 01 DE-943 3491225620 00 --%%-- eBook Springer --%%-- kp Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 05-07-19 2129 01 DE-Ofb1 3491225639 00 --%%-- E-Book Springer --%%-- n l01 05-07-19 20 01 0084 https://doi.org/10.1007/978-3-030-18545-9 22 01 0018 Volltextzugang Campus https://doi.org/10.1007/978-3-030-18545-9 22 01 0018 Nur für Angehörige der Universität Hamburg: Volltextzugang von außerhalb des Campus http://emedien.sub.uni-hamburg.de/han/SpringerEbooks/doi.org/10.1007/978-3-030-18545-9 23 01 0830 Springer EBook https://doi.org/10.1007/978-3-030-18545-9 60 01 0705 Volltextzugang Campus https://doi.org/10.1007/978-3-030-18545-9 62 01 0028 https://doi.org/10.1007/978-3-030-18545-9 100 01 3100 https://doi.org/10.1007/978-3-030-18545-9 100 01 3100 für Uniangehörige: Zugang weltweit https://han.med.uni-magdeburg.de/han/SPR-eBook-Engineering-einzeln/doi.org/10.1007/978-3-030-18545-9 101 01 3101 https://doi.org/10.1007/978-3-030-18545-9 101 01 3101 für Uniangehörige: Zugang weltweit https://han.med.uni-magdeburg.de/han/SPR-eBook-Engineering-einzeln/doi.org/10.1007/978-3-030-18545-9 110 01 3110 https://doi.org/10.1007/978-3-030-18545-9 120 01 0715 https://doi.org/10.1007/978-3-030-18545-9 120 02 0715 http://49gbv-uob-primo.hosted.exlibrisgroup.com/openurl/49GBV_UOB/UOB_services_page?u.ignore_date_coverage=true&rft.mms_id=991014978303303501 132 01 0959 Zugriff nur für Angehörige der Hochschule Osnabrück im Hochschulnetz https://doi.org/10.1007/978-3-030-18545-9 370 01 4370 E-Book: Zugriff im HCU-Netz. 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9783030185459 978-3-030-18545-9 10.1007/978-3-030-18545-9 doi (DE-627)1668644568 (DE-599)KEP044416970 (DE-He213)978-3-030-18545-9 (EBP)044416970 DE-627 ger DE-627 rda eng XA-DE TK1-9971 TJK thema TJK bicssc TEC041000 bisacsh ST 250 SEPA rvk (DE-625)rvk/143626: 54.53 bkl Unpingco, José verfasserin aut Python for Probability, Statistics, and Machine Learning by José Unpingco 2nd ed. 2019 Cham Springer 2019 1 Online-Ressource (XIV, 384 p. 164 illus., 37 illus. in color) Text txt rdacontent Computermedien c rdamedia Online-Ressource cr rdacarrier Springer eBooks Engineering Springer eBook Collection Introduction -- Part 1 Getting Started with Scientific Python -- Installation and Setup -- Numpy -- Matplotlib -- Ipython -- Jupyter Notebook -- Scipy -- Pandas -- Sympy -- Interfacing with Compiled Libraries -- Integrated Development Environments -- Quick Guide to Performance and Parallel Programming -- Other Resources -- Part 2 Probability -- Introduction -- Projection Methods -- Conditional Expectation as Projection -- Conditional Expectation and Mean Squared Error -- Worked Examples of Conditional Expectation and Mean Square Error Optimization -- Useful Distributions -- Information Entropy -- Moment Generating Functions -- Monte Carlo Sampling Methods -- Useful Inequalities -- Part 3 Statistics -- Python Modules for Statistics -- Types of Convergence -- Estimation Using Maximum Likelihood -- Hypothesis Testing and P-Values -- Confidence Intervals -- Linear Regression -- Maximum A-Posteriori -- Robust Statistics -- Bootstrapping -- Gauss Markov -- Nonparametric Methods -- Survival Analysis -- Part 4 Machine Learning -- Introduction -- Python Machine Learning Modules -- Theory of Learning -- Decision Trees -- Boosting Trees -- Logistic Regression -- Generalized Linear Models -- Regularization -- Support Vector Machines -- Dimensionality Reduction -- Clustering -- Ensemble Methods -- Deep Learning -- Notation -- References -- Index This book, fully updated for Python version 3.6+, covers the key ideas that link probability, statistics, and machine learning illustrated using Python modules in these areas. All the figures and numerical results are reproducible using the Python codes provided. The author develops key intuitions in machine learning by working meaningful examples using multiple analytical methods and Python codes, thereby connecting theoretical concepts to concrete implementations. Detailed proofs for certain important results are also provided. Modern Python modules like Pandas, Sympy, Scikit-learn, Tensorflow, and Keras are applied to simulate and visualize important machine learning concepts like the bias/variance trade-off, cross-validation, and regularization. Many abstract mathematical ideas, such as convergence in probability theory, are developed and illustrated with numerical examples. This updated edition now includes the Fisher Exact Test and the Mann-Whitney-Wilcoxon Test. A new section on survival analysis has been included as well as substantial development of Generalized Linear Models. The new deep learning section for image processing includes an in-depth discussion of gradient descent methods that underpin all deep learning algorithms. As with the prior edition, there are new and updated *Programming Tips* that the illustrate effective Python modules and methods for scientific programming and machine learning. There are 445 run-able code blocks with corresponding outputs that have been tested for accuracy. Over 158 graphical visualizations (almost all generated using Python) illustrate the concepts that are developed both in code and in mathematics. We also discuss and use key Python modules such as Numpy, Scikit-learn, Sympy, Scipy, Lifelines, CvxPy, Theano, Matplotlib, Pandas, Tensorflow, Statsmodels, and Keras. This book is suitable for anyone with an undergraduate-level exposure to probability, statistics, or machine learning and with rudimentary knowledge of Python programming Telecommunication Computer science Communications Engineering, Networks Engineering mathematics Statistics Data mining Electrical engineering. Mathematical statistics. Applied mathematics. 9783030185442 Erscheint auch als Druck-Ausgabe 978-3-030-18544-2 Erscheint auch als Druck-Ausgabe Unpingco, José, 1969 - Python for probability, statistics, and machine learning Second edition Cham : Springer, 2019 xiv, 384 Seiten (DE-627)167693930X 9783030185442 9783030185473 https://doi.org/10.1007/978-3-030-18545-9 X:SPRINGER Resolving-System lizenzpflichtig https://swbplus.bsz-bw.de/bsz1668644568cov.jpg V:DE-576 X:SPRINGER image/jpeg 20190712131945 Cover ZDB-2-ENG 2019 ZDB-2-SEB ZDB-2-SXE 2019 GBV_ILN_20 ISIL_DE-84 SYSFLAG_1 GBV_KXP GBV_ILN_22 ISIL_DE-18 GBV_ILN_22_i22818 GBV_ILN_23 ISIL_DE-830 GBV_ILN_60 ISIL_DE-705 GBV_ILN_62 ISIL_DE-28 GBV_ILN_100 ISIL_DE-Ma9 GBV_ILN_101 ISIL_DE-Ma14 GBV_ILN_110 ISIL_DE-Luen4 GBV_ILN_120 ISIL_DE-715 GBV_ILN_132 ISIL_DE-959 GBV_ILN_370 ISIL_DE-1373 GBV_ILN_2014 ISIL_DE-90 GBV_ILN_2015 ISIL_DE-93 GBV_ILN_2017 ISIL_DE-576 GBV_ILN_2020 ISIL_DE-Ch1 GBV_ILN_2027 ISIL_DE-105 GBV_ILN_2034 ISIL_DE-Rt2 GBV_ILN_2048 ISIL_DE-Zwi2 GBV_ILN_2055 ISIL_DE-840 GBV_ILN_2059 ISIL_DE-Kon4 GBV_ILN_2064 ISIL_DE-953 GBV_ILN_2068 ISIL_DE-Fn1 GBV_ILN_2111 ISIL_DE-944 GBV_ILN_2113 ISIL_DE-753 GBV_ILN_2119 ISIL_DE-943 GBV_ILN_2129 ISIL_DE-Ofb1 ST 250 Einzelne Programmiersprachen (A-Z) Informatik Monografien Software und -entwicklung Programmiersprachen Einzelne Programmiersprachen (A-Z) (DE-627)1270877445 (DE-625)rvk/143626: (DE-576)200877445 54.53 Programmiersprachen SEPA (DE-627)106418890 BO 045F 621.382 20 01 0084 3504746580 00 --%%-- --%%-- s --%%-- CATDESC_SPR-EB CATDESC_SPR-EB z 07-08-19 22 01 0018 3512785050 00 --%%-- --%%-- s --%%-- olrm-h228-eng Vervielfältigungen (z.B. 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Kein systematisches Downloaden durch Robots. z 24-07-20 120 01 0715 3519823837 OLR-ESP Campusweiter Zugriff (Universität Oldenburg). - Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden. z 05-10-19 120 02 0715 3607490171 00 --%%-- --%%-- g --%%-- alma z 13-03-20 132 01 0959 351251460X OLR-ESP-ENG Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. k 07-09-19 370 01 4370 3833789778 AS Springer gekauft Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. i z 09-01-21 2014 01 DE-90 3491034698 00 --%%-- --%%-- --%%-- kp l01 04-07-19 2014 02 DE-90 3491034701 00 --%%-- --%%-- --%%-- kp l02 04-07-19 2015 01 DE-93 349103471X 00 --%%-- --%%-- p --%%-- Campuslizenz l01 04-07-19 2017 01 DE-576 3491034728 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Besitznachweis BSZ nur für Dateneinspielung, keine echte Lizenz vorhanden l01 04-07-19 2020 01 DE-Ch1 3491034736 00 --%%-- --%%-- n --%%-- Campuslizenz l01 04-07-19 2027 01 DE-105 3491225531 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Campuslizenz l01 05-07-19 2034 01 DE-Rt2 349122554X 00 --%%-- eBook --%%-- n Zugriff von allen im Hochschulnetz befindlichen Rechnern; Hochschulangehörige können auch über VPN von außerhalb des Campusnetzes zugreifen l01 05-07-19 2048 01 DE-Zwi2 3491034744 00 --%%-- Springer E-Book n --%%-- Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 04-07-19 2055 01 DE-840 3491225558 00 --%%-- Springer E-Book --%%-- n Campuslizenz l01 05-07-19 2059 01 DE-Kon4 3491225566 00 --%%-- eBook Springer --%%-- n Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 05-07-19 2064 01 DE-953 3491225574 00 --%%-- eBook Springer --%%-- n Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 05-07-19 2068 01 DE-Fn1 3491225582 00 --%%-- eBook Springer --%%-- n l01 05-07-19 2111 01 DE-944 3491225590 00 --%%-- E-Book Springer --%%-- n Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 05-07-19 2113 01 DE-753 3491225604 00 --%%-- Springer E-Book --%%-- n Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 05-07-19 2119 01 DE-943 3491225620 00 --%%-- eBook Springer --%%-- kp Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 05-07-19 2129 01 DE-Ofb1 3491225639 00 --%%-- E-Book Springer --%%-- n l01 05-07-19 20 01 0084 https://doi.org/10.1007/978-3-030-18545-9 22 01 0018 Volltextzugang Campus https://doi.org/10.1007/978-3-030-18545-9 22 01 0018 Nur für Angehörige der Universität Hamburg: Volltextzugang von außerhalb des Campus http://emedien.sub.uni-hamburg.de/han/SpringerEbooks/doi.org/10.1007/978-3-030-18545-9 23 01 0830 Springer EBook https://doi.org/10.1007/978-3-030-18545-9 60 01 0705 Volltextzugang Campus https://doi.org/10.1007/978-3-030-18545-9 62 01 0028 https://doi.org/10.1007/978-3-030-18545-9 100 01 3100 https://doi.org/10.1007/978-3-030-18545-9 100 01 3100 für Uniangehörige: Zugang weltweit https://han.med.uni-magdeburg.de/han/SPR-eBook-Engineering-einzeln/doi.org/10.1007/978-3-030-18545-9 101 01 3101 https://doi.org/10.1007/978-3-030-18545-9 101 01 3101 für Uniangehörige: Zugang weltweit https://han.med.uni-magdeburg.de/han/SPR-eBook-Engineering-einzeln/doi.org/10.1007/978-3-030-18545-9 110 01 3110 https://doi.org/10.1007/978-3-030-18545-9 120 01 0715 https://doi.org/10.1007/978-3-030-18545-9 120 02 0715 http://49gbv-uob-primo.hosted.exlibrisgroup.com/openurl/49GBV_UOB/UOB_services_page?u.ignore_date_coverage=true&rft.mms_id=991014978303303501 132 01 0959 Zugriff nur für Angehörige der Hochschule Osnabrück im Hochschulnetz https://doi.org/10.1007/978-3-030-18545-9 370 01 4370 E-Book: Zugriff im HCU-Netz. 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9783030185459 978-3-030-18545-9 10.1007/978-3-030-18545-9 doi (DE-627)1668644568 (DE-599)KEP044416970 (DE-He213)978-3-030-18545-9 (EBP)044416970 DE-627 ger DE-627 rda eng XA-DE TK1-9971 TJK thema TJK bicssc TEC041000 bisacsh ST 250 SEPA rvk (DE-625)rvk/143626: 54.53 bkl Unpingco, José verfasserin aut Python for Probability, Statistics, and Machine Learning by José Unpingco 2nd ed. 2019 Cham Springer 2019 1 Online-Ressource (XIV, 384 p. 164 illus., 37 illus. in color) Text txt rdacontent Computermedien c rdamedia Online-Ressource cr rdacarrier Springer eBooks Engineering Springer eBook Collection Introduction -- Part 1 Getting Started with Scientific Python -- Installation and Setup -- Numpy -- Matplotlib -- Ipython -- Jupyter Notebook -- Scipy -- Pandas -- Sympy -- Interfacing with Compiled Libraries -- Integrated Development Environments -- Quick Guide to Performance and Parallel Programming -- Other Resources -- Part 2 Probability -- Introduction -- Projection Methods -- Conditional Expectation as Projection -- Conditional Expectation and Mean Squared Error -- Worked Examples of Conditional Expectation and Mean Square Error Optimization -- Useful Distributions -- Information Entropy -- Moment Generating Functions -- Monte Carlo Sampling Methods -- Useful Inequalities -- Part 3 Statistics -- Python Modules for Statistics -- Types of Convergence -- Estimation Using Maximum Likelihood -- Hypothesis Testing and P-Values -- Confidence Intervals -- Linear Regression -- Maximum A-Posteriori -- Robust Statistics -- Bootstrapping -- Gauss Markov -- Nonparametric Methods -- Survival Analysis -- Part 4 Machine Learning -- Introduction -- Python Machine Learning Modules -- Theory of Learning -- Decision Trees -- Boosting Trees -- Logistic Regression -- Generalized Linear Models -- Regularization -- Support Vector Machines -- Dimensionality Reduction -- Clustering -- Ensemble Methods -- Deep Learning -- Notation -- References -- Index This book, fully updated for Python version 3.6+, covers the key ideas that link probability, statistics, and machine learning illustrated using Python modules in these areas. All the figures and numerical results are reproducible using the Python codes provided. The author develops key intuitions in machine learning by working meaningful examples using multiple analytical methods and Python codes, thereby connecting theoretical concepts to concrete implementations. Detailed proofs for certain important results are also provided. Modern Python modules like Pandas, Sympy, Scikit-learn, Tensorflow, and Keras are applied to simulate and visualize important machine learning concepts like the bias/variance trade-off, cross-validation, and regularization. Many abstract mathematical ideas, such as convergence in probability theory, are developed and illustrated with numerical examples. This updated edition now includes the Fisher Exact Test and the Mann-Whitney-Wilcoxon Test. A new section on survival analysis has been included as well as substantial development of Generalized Linear Models. The new deep learning section for image processing includes an in-depth discussion of gradient descent methods that underpin all deep learning algorithms. As with the prior edition, there are new and updated *Programming Tips* that the illustrate effective Python modules and methods for scientific programming and machine learning. There are 445 run-able code blocks with corresponding outputs that have been tested for accuracy. Over 158 graphical visualizations (almost all generated using Python) illustrate the concepts that are developed both in code and in mathematics. We also discuss and use key Python modules such as Numpy, Scikit-learn, Sympy, Scipy, Lifelines, CvxPy, Theano, Matplotlib, Pandas, Tensorflow, Statsmodels, and Keras. This book is suitable for anyone with an undergraduate-level exposure to probability, statistics, or machine learning and with rudimentary knowledge of Python programming Telecommunication Computer science Communications Engineering, Networks Engineering mathematics Statistics Data mining Electrical engineering. Mathematical statistics. Applied mathematics. 9783030185442 Erscheint auch als Druck-Ausgabe 978-3-030-18544-2 Erscheint auch als Druck-Ausgabe Unpingco, José, 1969 - Python for probability, statistics, and machine learning Second edition Cham : Springer, 2019 xiv, 384 Seiten (DE-627)167693930X 9783030185442 9783030185473 https://doi.org/10.1007/978-3-030-18545-9 X:SPRINGER Resolving-System lizenzpflichtig https://swbplus.bsz-bw.de/bsz1668644568cov.jpg V:DE-576 X:SPRINGER image/jpeg 20190712131945 Cover ZDB-2-ENG 2019 ZDB-2-SEB ZDB-2-SXE 2019 GBV_ILN_20 ISIL_DE-84 SYSFLAG_1 GBV_KXP GBV_ILN_22 ISIL_DE-18 GBV_ILN_22_i22818 GBV_ILN_23 ISIL_DE-830 GBV_ILN_60 ISIL_DE-705 GBV_ILN_62 ISIL_DE-28 GBV_ILN_100 ISIL_DE-Ma9 GBV_ILN_101 ISIL_DE-Ma14 GBV_ILN_110 ISIL_DE-Luen4 GBV_ILN_120 ISIL_DE-715 GBV_ILN_132 ISIL_DE-959 GBV_ILN_370 ISIL_DE-1373 GBV_ILN_2014 ISIL_DE-90 GBV_ILN_2015 ISIL_DE-93 GBV_ILN_2017 ISIL_DE-576 GBV_ILN_2020 ISIL_DE-Ch1 GBV_ILN_2027 ISIL_DE-105 GBV_ILN_2034 ISIL_DE-Rt2 GBV_ILN_2048 ISIL_DE-Zwi2 GBV_ILN_2055 ISIL_DE-840 GBV_ILN_2059 ISIL_DE-Kon4 GBV_ILN_2064 ISIL_DE-953 GBV_ILN_2068 ISIL_DE-Fn1 GBV_ILN_2111 ISIL_DE-944 GBV_ILN_2113 ISIL_DE-753 GBV_ILN_2119 ISIL_DE-943 GBV_ILN_2129 ISIL_DE-Ofb1 ST 250 Einzelne Programmiersprachen (A-Z) Informatik Monografien Software und -entwicklung Programmiersprachen Einzelne Programmiersprachen (A-Z) (DE-627)1270877445 (DE-625)rvk/143626: (DE-576)200877445 54.53 Programmiersprachen SEPA (DE-627)106418890 BO 045F 621.382 20 01 0084 3504746580 00 --%%-- --%%-- s --%%-- CATDESC_SPR-EB CATDESC_SPR-EB z 07-08-19 22 01 0018 3512785050 00 --%%-- --%%-- s --%%-- olrm-h228-eng Vervielfältigungen (z.B. 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-- Interfacing with Compiled Libraries -- Integrated Development Environments -- Quick Guide to Performance and Parallel Programming -- Other Resources -- Part 2 Probability -- Introduction -- Projection Methods -- Conditional Expectation as Projection -- Conditional Expectation and Mean Squared Error -- Worked Examples of Conditional Expectation and Mean Square Error Optimization -- Useful Distributions -- Information Entropy -- Moment Generating Functions -- Monte Carlo Sampling Methods -- Useful Inequalities -- Part 3 Statistics -- Python Modules for Statistics -- Types of Convergence -- Estimation Using Maximum Likelihood -- Hypothesis Testing and P-Values -- Confidence Intervals -- Linear Regression -- Maximum A-Posteriori -- Robust Statistics -- Bootstrapping -- Gauss Markov -- Nonparametric Methods -- Survival Analysis -- Part 4 Machine Learning -- Introduction -- Python Machine Learning Modules -- Theory of Learning -- Decision Trees -- Boosting Trees -- Logistic Regression -- Generalized Linear Models -- Regularization -- Support Vector Machines -- Dimensionality Reduction -- Clustering -- Ensemble Methods -- Deep Learning -- Notation -- References -- Index</subfield></datafield><datafield tag="520" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">This book, fully updated for Python version 3.6+, covers the key ideas that link probability, statistics, and machine learning illustrated using Python modules in these areas. All the figures and numerical results are reproducible using the Python codes provided. The author develops key intuitions in machine learning by working meaningful examples using multiple analytical methods and Python codes, thereby connecting theoretical concepts to concrete implementations. Detailed proofs for certain important results are also provided. Modern Python modules like Pandas, Sympy, Scikit-learn, Tensorflow, and Keras are applied to simulate and visualize important machine learning concepts like the bias/variance trade-off, cross-validation, and regularization. Many abstract mathematical ideas, such as convergence in probability theory, are developed and illustrated with numerical examples. This updated edition now includes the Fisher Exact Test and the Mann-Whitney-Wilcoxon Test. A new section on survival analysis has been included as well as substantial development of Generalized Linear Models. The new deep learning section for image processing includes an in-depth discussion of gradient descent methods that underpin all deep learning algorithms. As with the prior edition, there are new and updated *Programming Tips* that the illustrate effective Python modules and methods for scientific programming and machine learning. There are 445 run-able code blocks with corresponding outputs that have been tested for accuracy. Over 158 graphical visualizations (almost all generated using Python) illustrate the concepts that are developed both in code and in mathematics. We also discuss and use key Python modules such as Numpy, Scikit-learn, Sympy, Scipy, Lifelines, CvxPy, Theano, Matplotlib, Pandas, Tensorflow, Statsmodels, and Keras. This book is suitable for anyone with an undergraduate-level exposure to probability, statistics, or machine learning and with rudimentary knowledge of Python programming</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Telecommunication</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Computer science</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Communications Engineering, Networks</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Engineering mathematics</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Statistics</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Data mining</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Electrical engineering.</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Mathematical 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Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots.</subfield><subfield code="y">zi22818</subfield><subfield code="z">07-09-19</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">23</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0830</subfield><subfield code="b">3512840620</subfield><subfield code="c">00</subfield><subfield code="f">--%%--</subfield><subfield code="d">--%%--</subfield><subfield code="e">s</subfield><subfield code="j">--%%--</subfield><subfield code="h">olr-springer</subfield><subfield code="u">i</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">07-09-19</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">60</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0705</subfield><subfield code="b">3512623115</subfield><subfield code="c">00</subfield><subfield code="f">--%%--</subfield><subfield code="d">--%%--</subfield><subfield code="e">s</subfield><subfield code="j">--%%--</subfield><subfield code="h">SpringerLink</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots.</subfield><subfield code="k">Nur für Angehörige der HSU: Volltextzugang von außerhalb des Campus mit Anmeldung über Shibboleth mit Ihrer Bibliothekskennung</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">07-09-19</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">62</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0028</subfield><subfield code="b">3563441014</subfield><subfield code="h">ACQ</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. 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Python for Probability, Statistics, and Machine Learning by José Unpingco |
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Introduction -- Part 1 Getting Started with Scientific Python -- Installation and Setup -- Numpy -- Matplotlib -- Ipython -- Jupyter Notebook -- Scipy -- Pandas -- Sympy -- Interfacing with Compiled Libraries -- Integrated Development Environments -- Quick Guide to Performance and Parallel Programming -- Other Resources -- Part 2 Probability -- Introduction -- Projection Methods -- Conditional Expectation as Projection -- Conditional Expectation and Mean Squared Error -- Worked Examples of Conditional Expectation and Mean Square Error Optimization -- Useful Distributions -- Information Entropy -- Moment Generating Functions -- Monte Carlo Sampling Methods -- Useful Inequalities -- Part 3 Statistics -- Python Modules for Statistics -- Types of Convergence -- Estimation Using Maximum Likelihood -- Hypothesis Testing and P-Values -- Confidence Intervals -- Linear Regression -- Maximum A-Posteriori -- Robust Statistics -- Bootstrapping -- Gauss Markov -- Nonparametric Methods -- Survival Analysis -- Part 4 Machine Learning -- Introduction -- Python Machine Learning Modules -- Theory of Learning -- Decision Trees -- Boosting Trees -- Logistic Regression -- Generalized Linear Models -- Regularization -- Support Vector Machines -- Dimensionality Reduction -- Clustering -- Ensemble Methods -- Deep Learning -- Notation -- References -- Index This book, fully updated for Python version 3.6+, covers the key ideas that link probability, statistics, and machine learning illustrated using Python modules in these areas. All the figures and numerical results are reproducible using the Python codes provided. The author develops key intuitions in machine learning by working meaningful examples using multiple analytical methods and Python codes, thereby connecting theoretical concepts to concrete implementations. Detailed proofs for certain important results are also provided. Modern Python modules like Pandas, Sympy, Scikit-learn, Tensorflow, and Keras are applied to simulate and visualize important machine learning concepts like the bias/variance trade-off, cross-validation, and regularization. Many abstract mathematical ideas, such as convergence in probability theory, are developed and illustrated with numerical examples. This updated edition now includes the Fisher Exact Test and the Mann-Whitney-Wilcoxon Test. A new section on survival analysis has been included as well as substantial development of Generalized Linear Models. The new deep learning section for image processing includes an in-depth discussion of gradient descent methods that underpin all deep learning algorithms. As with the prior edition, there are new and updated *Programming Tips* that the illustrate effective Python modules and methods for scientific programming and machine learning. There are 445 run-able code blocks with corresponding outputs that have been tested for accuracy. Over 158 graphical visualizations (almost all generated using Python) illustrate the concepts that are developed both in code and in mathematics. We also discuss and use key Python modules such as Numpy, Scikit-learn, Sympy, Scipy, Lifelines, CvxPy, Theano, Matplotlib, Pandas, Tensorflow, Statsmodels, and Keras. This book is suitable for anyone with an undergraduate-level exposure to probability, statistics, or machine learning and with rudimentary knowledge of Python programming |
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Introduction -- Part 1 Getting Started with Scientific Python -- Installation and Setup -- Numpy -- Matplotlib -- Ipython -- Jupyter Notebook -- Scipy -- Pandas -- Sympy -- Interfacing with Compiled Libraries -- Integrated Development Environments -- Quick Guide to Performance and Parallel Programming -- Other Resources -- Part 2 Probability -- Introduction -- Projection Methods -- Conditional Expectation as Projection -- Conditional Expectation and Mean Squared Error -- Worked Examples of Conditional Expectation and Mean Square Error Optimization -- Useful Distributions -- Information Entropy -- Moment Generating Functions -- Monte Carlo Sampling Methods -- Useful Inequalities -- Part 3 Statistics -- Python Modules for Statistics -- Types of Convergence -- Estimation Using Maximum Likelihood -- Hypothesis Testing and P-Values -- Confidence Intervals -- Linear Regression -- Maximum A-Posteriori -- Robust Statistics -- Bootstrapping -- Gauss Markov -- Nonparametric Methods -- Survival Analysis -- Part 4 Machine Learning -- Introduction -- Python Machine Learning Modules -- Theory of Learning -- Decision Trees -- Boosting Trees -- Logistic Regression -- Generalized Linear Models -- Regularization -- Support Vector Machines -- Dimensionality Reduction -- Clustering -- Ensemble Methods -- Deep Learning -- Notation -- References -- Index This book, fully updated for Python version 3.6+, covers the key ideas that link probability, statistics, and machine learning illustrated using Python modules in these areas. All the figures and numerical results are reproducible using the Python codes provided. The author develops key intuitions in machine learning by working meaningful examples using multiple analytical methods and Python codes, thereby connecting theoretical concepts to concrete implementations. Detailed proofs for certain important results are also provided. Modern Python modules like Pandas, Sympy, Scikit-learn, Tensorflow, and Keras are applied to simulate and visualize important machine learning concepts like the bias/variance trade-off, cross-validation, and regularization. Many abstract mathematical ideas, such as convergence in probability theory, are developed and illustrated with numerical examples. This updated edition now includes the Fisher Exact Test and the Mann-Whitney-Wilcoxon Test. A new section on survival analysis has been included as well as substantial development of Generalized Linear Models. The new deep learning section for image processing includes an in-depth discussion of gradient descent methods that underpin all deep learning algorithms. As with the prior edition, there are new and updated *Programming Tips* that the illustrate effective Python modules and methods for scientific programming and machine learning. There are 445 run-able code blocks with corresponding outputs that have been tested for accuracy. Over 158 graphical visualizations (almost all generated using Python) illustrate the concepts that are developed both in code and in mathematics. We also discuss and use key Python modules such as Numpy, Scikit-learn, Sympy, Scipy, Lifelines, CvxPy, Theano, Matplotlib, Pandas, Tensorflow, Statsmodels, and Keras. This book is suitable for anyone with an undergraduate-level exposure to probability, statistics, or machine learning and with rudimentary knowledge of Python programming |
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Introduction -- Part 1 Getting Started with Scientific Python -- Installation and Setup -- Numpy -- Matplotlib -- Ipython -- Jupyter Notebook -- Scipy -- Pandas -- Sympy -- Interfacing with Compiled Libraries -- Integrated Development Environments -- Quick Guide to Performance and Parallel Programming -- Other Resources -- Part 2 Probability -- Introduction -- Projection Methods -- Conditional Expectation as Projection -- Conditional Expectation and Mean Squared Error -- Worked Examples of Conditional Expectation and Mean Square Error Optimization -- Useful Distributions -- Information Entropy -- Moment Generating Functions -- Monte Carlo Sampling Methods -- Useful Inequalities -- Part 3 Statistics -- Python Modules for Statistics -- Types of Convergence -- Estimation Using Maximum Likelihood -- Hypothesis Testing and P-Values -- Confidence Intervals -- Linear Regression -- Maximum A-Posteriori -- Robust Statistics -- Bootstrapping -- Gauss Markov -- Nonparametric Methods -- Survival Analysis -- Part 4 Machine Learning -- Introduction -- Python Machine Learning Modules -- Theory of Learning -- Decision Trees -- Boosting Trees -- Logistic Regression -- Generalized Linear Models -- Regularization -- Support Vector Machines -- Dimensionality Reduction -- Clustering -- Ensemble Methods -- Deep Learning -- Notation -- References -- Index This book, fully updated for Python version 3.6+, covers the key ideas that link probability, statistics, and machine learning illustrated using Python modules in these areas. All the figures and numerical results are reproducible using the Python codes provided. The author develops key intuitions in machine learning by working meaningful examples using multiple analytical methods and Python codes, thereby connecting theoretical concepts to concrete implementations. Detailed proofs for certain important results are also provided. Modern Python modules like Pandas, Sympy, Scikit-learn, Tensorflow, and Keras are applied to simulate and visualize important machine learning concepts like the bias/variance trade-off, cross-validation, and regularization. Many abstract mathematical ideas, such as convergence in probability theory, are developed and illustrated with numerical examples. This updated edition now includes the Fisher Exact Test and the Mann-Whitney-Wilcoxon Test. A new section on survival analysis has been included as well as substantial development of Generalized Linear Models. The new deep learning section for image processing includes an in-depth discussion of gradient descent methods that underpin all deep learning algorithms. As with the prior edition, there are new and updated *Programming Tips* that the illustrate effective Python modules and methods for scientific programming and machine learning. There are 445 run-able code blocks with corresponding outputs that have been tested for accuracy. Over 158 graphical visualizations (almost all generated using Python) illustrate the concepts that are developed both in code and in mathematics. We also discuss and use key Python modules such as Numpy, Scikit-learn, Sympy, Scipy, Lifelines, CvxPy, Theano, Matplotlib, Pandas, Tensorflow, Statsmodels, and Keras. This book is suitable for anyone with an undergraduate-level exposure to probability, statistics, or machine learning and with rudimentary knowledge of Python programming |
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Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots.</subfield><subfield code="k">Nur für Angehörige der HSU: Volltextzugang von außerhalb des Campus mit Anmeldung über Shibboleth mit Ihrer Bibliothekskennung</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">07-09-19</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">62</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0028</subfield><subfield code="b">3563441014</subfield><subfield code="h">ACQ</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. 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Kein systematisches Downloaden durch Robots.</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">24-07-20</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">120</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0715</subfield><subfield code="b">3519823837</subfield><subfield code="h">OLR-ESP</subfield><subfield code="k">Campusweiter Zugriff (Universität Oldenburg). - Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. 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