Mathematische Einfhrung in Data Science

Dieses Lehrbuch richtet sich an Studierende der Mathematik ab dem dritten Studienjahr. Basierend auf den mathematischen Grundvorlesungen werden kanonische Themen aus den Bereichen Data Science und Machine Learning durchgenommen. Dabei stehen rigorose Beweise und ein systematisches Verstndnis der zugrundeliegenden Ideen im Vordergrund. Der Text wird abgerundet durch 121 unterrichtserprobte Aufgaben. Behandelte Themen sind u.a. k-nchste Nachbarn, lineare und logistische Regression, Clustering, bestpassende Unterrume, Hauptkomponentenanalyse, Dimensionalittsreduktion, kollaboratives Filtern, Perzeptron, Support-Vector-Maschinen und neuronale Netze.