1. |
James, Gareth: An introduction to statistical learning : with applications in R / Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, Robert Tibshirani. - Second edition. - New York, NY: Springer, 2021. - 1 Online-Ressource (xv, 607 Seiten) : Illustrationen, Diagramme, ISBN 978-1-0716-1418-1 (Springer texts in statistics) (Springer eBook Collection) DOI: 10.1007/978-1-0716-1418-1
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Aggarwal, Charu C.: Neural Networks and Deep Learning : A Textbook / by Charu C. Aggarwal. - 2nd ed. 2023.. - Cham: Springer International Publishing, 2023.. - 1 Online-Ressource(XXIV, 529 p. 150 illus., 22 illus. in color.), ISBN 978-3-031-29642-0 DOI: 10.1007/978-3-031-29642-0
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James, Gareth: An introduction to statistical learning : with applications in R / Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, Robert Tibshirani. - Corrected at 8th printing. - New York ; Heidelberg ; Dordrecht ; London: Springer, [2017]. - xiv, 426 Seiten : Diagramme, ISBN 978-1-4614-7137-0 (Springer texts in statistics) DOI: 10.1007/978-1-4614-7138-7
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Signatur: LN-U 8-17228::(N,8)
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James, Gareth: An introduction to statistical learning : with applications in R / Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, Robert Tibshirami. - New York, NY: Springer, 2013. - XIV, 426 Seiten : graph. Darst., ISBN 978-1-4614-7137-0 (Springer texts in statistics ; 103)
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Signatur: LN-U 8-17228
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Künstliche Intelligenz und Data Science in Theorie und Praxis : von Algorithmen und Methoden zur praktischen Umsetzung in Unternehmen / herausgegeben von Andreas Gillhuber, Göran Kauermann, Wolfgang Hauner. - Berlin: Springer, 2023. - 1 Online-Ressource (XV, 354 Seiten) : Illustrationen, ISBN 978-3-662-66278-6 DOI: 10.1007/978-3-662-66278-6
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Ernst, Floris: Fundamentals of machine learning : support vector machines made easy / Floris Ernst, Achim Schweikard. - 1. Auflage. - München: UVK Verlag, 2020. - 154 Seiten : Diagramme, ISBN 978-3-8252-5251-9 (utb ; 5251 : Informatik, Naturwissenschaften)
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Signatur: LN-U 10-19353
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Lin, Sarah: Hands-on data science for librarians / Sarah Lin, Dorris Scott. - Boca Raton ; London ; New York: CRC Press, 2023. - 1 Online-Ressource (xix, 180 Seiten) : Diagramme, ISBN 978-1-003-21801-2 (Chapman & Hall/CRC data science series) DOI: 10.1201/9781003218012
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Krohn, Jon: Deep Learning illustriert : eine anschauliche Einführung in Machine Vision, Natural Language Processing und Bilderzeugung für Programmierer und Datenanalysten / Jon Krohn, Grant Beyleveld, Aglaé Bassens ; aus dem Englischen von Kathrin Lichtenberg. - Heidelberg: dpunkt.verlag, [2020]. - xxvi, 445 Seiten : Illustrationen, Diagramme, ISBN 978-3-86490-663-3
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Signatur: LN-U 10-19656
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Computational statistics in data science / edited by Walter W. Piegorsch (University of Arizona), Richard A. Levine (San Diego State University… . - Hoboken, NJ: Wiley, 2022. - 1 Online-Ressource (xxx, 636 Seiten) : Illustrationen, ISBN 978-1-119-56105-7
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Sanchez, Juana: Time series for data scientists : data management, description, modeling and forecasting / Juana Sanchez (University of California, Los Angeles). - Cambridge ; New York ; Port Melbourne ; New Delhi ; Singapore: Cambridge University Press, 2023. - xii, 463 Seiten : Illustrationen, Diagramme, ISBN 978-1-108-83777-4
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Signatur: UBN/SK 845 S211
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Demystifying artificial intelligence : symbolic, data-driven, statistical and ethical AI / edited by Emmanuel Gillain. - Berlin ; Boston: De Gruyter, [2024]. - 1 Online-Ressource (XVI, 459 Seiten) : Illustrationen, Diagramme, ISBN 978-3-11-142630-3 (De Gruyter STEM) DOI: 10.1515/9783111426143
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High-Dimensional Optimization and Probability : With a View Towards Data Science / edited by Ashkan Nikeghbali, Panos M. Pardalos, Andrei M. Raigorodskii, Michael Th. Rassias. - 1st ed. 2022.. - Cham: Springer International Publishing, 2022.. - 1 Online-Ressource(VIII, 417 p. 40 illus., 33 illus. in color.), ISBN 978-3-031-00832-0 (Springer eBook Collection) (Springer Optimization and Its Applications ; 191) DOI: 10.1007/978-3-031-00832-0
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Lanquillon, Carsten: Knowledge Science – Grundlagen : Methoden der Künstlichen Intelligenz für die Wissensextraktion aus Texten / von Carsten Lanquillon, Sigurd Schacht. - 1st ed. 2023.. - Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden, 2023.. - 1 Online-Ressource(VI, 207 S. 70 Abb., 12 Abb. in Farbe.), ISBN 978-3-658-41689-8 DOI: 10.1007/978-3-658-41689-8
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Nazarathy, Yoni: Statistics with Julia : Fundamentals for Data Science, Machine Learning and Artificial Intelligence / by Yoni Nazarathy, Hayden Klok. - Cham: Springer, 2021. - 1 Online-Ressource (XII, 527 p. 148 illus., 130 illus. in color.), ISBN 978-3-030-70901-3 (Springer Series in the Data Sciences) (Springer eBook Collection) DOI: 10.1007/978-3-030-70901-3
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Aust, Holger: Das Zeitalter der Daten : was Sie über Grundlagen, Algorithmen und Anwendungen wissen sollten / Holger Aust. - Berlin: Springer, [2021]. - 1 Online-Ressource (XI, 248 Seiten) : Illustrationen, Diagramme, ISBN 978-3-662-62336-7 (Springer eBook Collection) DOI: 10.1007/978-3-662-62336-7
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Nield, Thomas: Mathe-Basics für Data Scientists : lineare Algebra, Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung für die Datenanalyse / Thomas Nield ; deutsche Übersetzung von Frank Langenau. - 1. Auflage. - Heidelberg: O'Reilly, 2024. - 333 Seiten : Diagramme, ISBN 978-3-96009-215-5
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Signatur: LN-U 10-19919
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Meyer, Joseph Theo: Statistical learning for structured models: tree based methods and neural networks / vorgelegt von Meyer, Joseph Theo ; Betreuer : Prof. Dr. Enno Mammen. - Heidelberg, 04 Okt. 2023. - 1 Online-Ressource (186 Seiten) : Diagramme DOI: 10.11588/heidok.00033849
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Gutman, Alex J.: Werde ein Data Head : Data Science, Machine Learning und Statistik verstehen und datenintensive Jobs meistern / Alex J. Gutman, Jordan Goldmeier ; deutsche Übersetzung von Jørgen W. Lang. - 1. Auflage. - [Heidelberg]: O'Reilly, 2022. - 265 Seiten : Illustrationen, ISBN 978-3-96009-191-2
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Signatur: LN-U 10-19688
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Meyer, Joseph Theo: Statistical learning for structured models: tree based methods and neural networks / vorgelegt von Meyer, Joseph Theo ; Betreuer : Prof. Dr. Enno Mammen. - Heidelberg, [2023?]. - 186 Seiten : Illustrationen, Diagramme
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Big Data Analytics : Grundlagen, Fallbeispiele und Nutzungspotenziale / Sara D'Onofrio, Andreas Meier (Hrsg.). - Wiesbaden: Springer Vieweg, [2021]. - 1 Online-Ressource (XXI, 285 Seiten) : Illustrationen, Diagramme, ISBN 978-3-658-32236-6 (Springer eBook Collection) (Edition HMD) DOI: 10.1007/978-3-658-32236-6
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