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  Maschinelles Lernen mit R

  - Grundlagen und Beispiele- Daten visualisieren und analysieren- Lernergebnisse bewerten und übertragen- Mit vielen Beispielen in R zum Download unter plus.hanser-fachbuch.de- Ihr exklusiver Vorteil: E-Book inside beim Kauf des gedruckten BuchesWie bringt man Computern das Lernen aus Daten bei?Diese praxisorientierte Einführung vermittelt anhand zahlreicher Beispiele die Grundlagen des maschinellen Lernens mit R, H2O und Keras. Sie werden in die Lage versetzt, den jeweils zielführenden Ansatz auszuwählen und auf eigene Fragestellungen wie Bild-Klassifizierung oder Vorhersagen anzuwenden. Da fehlerhafte Daten den Lernerfolg gefährden können, wird der Datenvorbereitung und -analyse besondere Aufmerksamkeit gewidmet. R stellt hierfür hochentwickelte und wissenschaftlich fundierte Analyse-Bibliotheken zur Verfügung, deren Funktionsweise und Anwendung gezeigt werden.Sie erfahren, für welche Anwendungsfälle statistische Verfahren wie Regression, Klassifikation, Faktoren-, Cluster- und Zeitreihenanalyse ausreichen und wann Sie besser mit neuronalen Netzen wie z. B. CNNs oder RNNs arbeiten sollten. Hier kommen das Framework H20 sowie Keras zum Einsatz. Anhand von Beispielen wird gezeigt, wie Sie Stolpersteine beim Lernvorgang analysieren oder von vornherein vermeiden können. Darüber hinaus erfahren Sie, unter welchen Umständen Sie die Ergebnisse des maschinellen Lernens weiterverwenden können und wie Sie dabei vorgehen.

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  Grundlagen der Statistik

  Grundlagen der Statistik ab 35.96 € als pdf eBook: Datenerfassung und -aufbereitung Darstellung des statistischen Materials Statistische Maßzahlen Verhältnis- und Indexzahlen Zeitreihenanalyse. Aus dem Bereich: eBooks, Fachthemen & Wissenschaft, Mathematik,

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  Grundlagen der Statistik

  Grundlagen der Statistik ab 42.99 € als pdf eBook: Datenerfassung und -aufbereitung Darstellung des statistischen Materials Statistische Maßzahlen Verhältnis- und Indexzahlen Zeitreihenanalyse. Aus dem Bereich: eBooks, Fachthemen & Wissenschaft, Wissenschaften allgemein,

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  Bio - Statistik II

  Bio - Statistik II ab 134.95 € als gebundene Ausgabe: Hypothesentest. Varianzanalyse. Nichtparametrische Statistik. Analyse von Kontingenztafeln. Korrelationsanalyse. Regressionsanalyse. Zeitreihenanalyse. Programmbeispiele mit MINITAB STAT N StatXact und TESTIMATE. 5. völlig überarbeitete Auflage. Aus dem Bereich: Bücher, Wissenschaft, Mathematik,

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  Bio-Statistik 2

  Bio-Statistik 2 ab 134.95 € als pdf eBook: Hypothesentests - Varianzanalyse - Nichtparametrische Statistik - Analyse von Kontingenztafeln - Korrelationsanalyse - Regressionsanalyse - Zeitreihenanalyse - Programmbeispiele in MINITAB STATA N StatXact und TESTIMATE. Aus dem Bereich: eBooks, Fachthemen & Wissenschaft, Mathematik,

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  MATLAB®-Rezepte für die Geowissenschaften (eBook, PDF)

  Trauth, Martin H.MATLAB® - Rezepte für Geowissenschaften, 1. deutschsprachige Auflage, basierend auf der korrigierten 5. englischsprachigen AuflageMATLAB® wird in einer Vielzahl von geowissenschaftlichen Anwendungen eingesetzt, z.B. zur Bildverarbeitung in der Fernerkundung, zur Erzeugung und Verarbeitung digitaler Höhenmodelle und zur Analyse von Zeitreihen. Dieses Buch führt in Methoden der Datenanalyse in den Geowissenschaften mit MATLAB ein, wie z.B. grundlegende Statistik für univariate, bivariate und multivariate Datensätze, Zeitreihenanalyse, Signalverarbeitung, die Analyse räumlicher und gerichteter Daten und Bildanalyse. Der Text enthält zahlreiche Beispiele, die zeigen, wie MATLAB auf Datensätze aus den Geowissenschaften angewendet werden kann. Das ergänzende elektronische Material des Buches (online verfügbar über Springer Link) enthält Rezepte, die alle im Buch vorgestellten MATLAB-Befehle und die Beispieldaten enthalten. Das Buch soll Student:innen, Doktorand:innen, Postdoktorand:innen und Fachleuten helfen, schnelle Lösungen für gängige Datenanalyseprobleme in den Geowissenschaften zu finden.SystemanforderungenBenutzer:innen dieses Buches benötigen die MATLAB®-Software, die für Windows, macOS und Linux verfügbar ist. Die M-Files und Beispieldaten, die online über Springer Link verfügbar sind, sollten auf allen Plattformen laufen, ohne dass eine Modifikation erforderlich ist. Für diese Ausgabe haben wir MATLAB Version 9.11 (Release 2021b), die Bioinformatics Toolbox Version 4.15.2, die Image Processing Toolbox Version 11.4, die Mapping Toolbox Version 5.2, die Signal Processing Toolbox Version 8.7, Simulink 3D Animation Version 9.3, die Statistics and Machine Learning Toolbox Version 12.2 und die Wavelet Toolbox Version 6.0 verwendet.

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  Multivariate Verfahren (eBook, PDF)

  Gut nachvollziehbar und anwendungsorientiert werden in diesem Lehrbuch multivariate Verfahren behandelt, die für die Auswertung empirischer Untersuchungen besonders wichtig sind. In jedem Kapitel werden zunächst die Grundlagen der Verfahren unter Verwendung kleiner Beispieldatensätze dargestellt. Anhand der gleichen Datensätze wird anschließend schrittweise die praktische Umsetzung des Verfahrens in SPSS beschrieben. Für die Analyse linearer Strukturgleichungsmodelle wird AMOS verwendet. Zahlreiche Bildschirmausdrucke, Interpretationshilfen und eine lückenlose Darstellung der Analyseschritte ermöglichen das selbständige Studium und die Anwendung der Verfahren auf eigene Fragestellungen. Leserinnen und Leser, die mit SPSS oder AMOS nicht vertraut sind, werden in die notwendigen Grundlagen eingeführt. Alle im Text verwendeten Beispieldatensätze sowie die SPSS-Syntax-Dateien aller Analysen und kommentierte R-Skripte sind auf der Web-Seite zum Buch enthalten. Zu jedem Kapitel werden außerdem Datensätze, Syntax-Dateien, kommentierte R-Skripte, Auswertungen und Ergebnisinterpretationen aus Forschungsprojekten zur Verfügung gestellt, deren Themen von arbeitspsychologischen bis zu epidemiologischen Untersuchungen reichen. Folgende Verfahren werden behandelt: Regressionsanalyse, Varianzanalyse, Diskriminanzanalyse, Faktorenanalyse, Clusteranalyse, logistische Regressionsanalyse, Analyse loglinearer Modelle, Zeitreihenanalyse, Analyse linearer Strukturgleichungsmodelle. Für die 3. Auflage wurden alle Kapitel aktualisiert und in verschiedenen Details erweitert. Die Abschnitte zur Arbeit mit der Statistik-Software wurden komplett überarbeitet und basieren nun auf den Programmversionen SPSS 25 bzw. AMOS 25. Zusätzlich stehen für die Umsetzung der Verfahren mit R auf der Web-Seite zum Buch kommentierte R-Skripte zur Verfügung.

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  Machine Learning für Zeitreihen

  - Konzepte Schritt für Schritt erklärt- Die Eigenarten von Zeitreihendaten verstehen: Zeitfenster zum Anlernen einsetzen; mit latenten, saisonalen und Trend-Komponenten arbeiten- Anleitungen zur Umsetzung in Python mit ausführlichen Code-Kommentaren- Mit TensorFlow2 Deep-Learning-Verfahren zur Prognose aufbauen, anlernen und produktiv einsetzen Daten über Vorgänge werden in der verarbeitenden Industrie, der Logistik oder im Finanzsektor im Sekundentakt aufgezeichnet: der Verlauf eines Aktienkurses, die Verkaufszahlen eines Produkts, die Sensordaten einer Turbine. Solche Daten informieren nicht nur über isolierte Zustände; sie sind wie Filme, die den Verlauf eines Vorgangs mit einer Serie einzelner Bilder nachzeichnen. Intelligente Algorithmen können die Muster dieser Verläufe analysieren, sie anlernen und über das Beobachtungsfenster hinaus fortschreiben: Zustände in der Zukunft werden prognostizierbar.Das Buch bietet eine leicht verständliche Einführung in die Konzepte und die Praxis der Zeitreihenanalyse. Es zeigt, wie bewährte und neuere Lernalgorithmen arbeiten und wie sie sich mit Python anlernen und produktiv einsetzen lassen. An einer Vielzahl von Anwendungsbeispielen werden die Vorbereitung der Daten, der Anlern- und Schätzprozess Schritt für Schritt erklärt.Aus dem Inhalt:- Zeitreihendaten mit pandas aufbereiten, fehlende Daten imputieren, mit Datumsangaben arbeiten- Grundprinzipien maschinellen Lernens: Konzepte und Umsetzung mit Python und Scikit-Learn- Feature-Preprocessing: Standardisierung, Dimensionsreduktion, Verarbeitung kategorialer Daten - ARIMA-Modelle zur Analyse univariater Zeitreihen: Vorbereitung, Anlernen und Prognose mit Python und Statsmodels- Komplexe Zeitreihen mit Deep-Learning-Verfahren analysieren: Rekurrente und konvolutionale Netze verstehen und mit Python und TensorFlow 2 aufbauen und anlernen- Mit Zeifenstern arbeiten Vorkenntnisse in Machine-Learning-Verfahren sind nicht notwendig. Grundlegende Statistik- und Python-Kenntnisse sollten vorhanden sein.Der komplette Code im Buch sowie die Beispieldateien sind über ein GitHub-Repository verfügbar.EXTRA: E-Book inside.

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  Quantitative Prognoseverfahren: Deskriptive Methoden der Zeitreihenanalyse

  Quantitative Prognoseverfahren: Deskriptive Methoden der Zeitreihenanalyse: ab 3.99 €

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  Bio - Statistik II

  Bio - Statistik II - Hypothesentest. Varianzanalyse. Nichtparametrische Statistik. Analyse von Kontingenztafeln. Korrelationsanalyse. Regressionsanalyse. Zeitreihenanalyse. Programmbeispiele mit MINITAB STAT N StatXact und TESTIMATE. 5. völlig überarbeitete Auflage: ab 134.95 €

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