Buchcover von „Linear Regression in Machine Learning and Data Science“ von Faramarz Kowsari
Deutschsprachige BuchvorstellungData Science und Machine Learning

Linear Regression in Machine Learning and Data Science

From Fundamentals to Real-World Applications

„Linear Regression in Machine Learning and Data Science“ ist ein Buch von Faramarz Kowsari im Bereich Data Science und Machine Learning. Diese deutschsprachige Entdeckungsseite ordnet den Titel anhand der veröffentlichten Buchmetadaten ein und macht Themen, Zielgruppe, Publikationssprache sowie offizielle Lese- und Kaufwege leichter auffindbar.

Die veröffentlichten Metadaten verorten den Titel in Data Science, Datenanalyse oder Machine Learning und nennen dazugehörige praktische Schwerpunkte.

Publikationssprache: Englisch. Diese Seite ist eine deutschsprachige Orientierung. Das eigentliche Buch ist in Englisch veröffentlicht; Titel, Vorschau und Kaufoptionen auf Google Books beziehen sich auf diese Ausgabe.

Worum geht es in diesem Buch?

„Linear Regression in Machine Learning and Data Science“ ist ein Buch von Faramarz Kowsari im Bereich Data Science und Machine Learning. Diese deutschsprachige Entdeckungsseite ordnet den Titel anhand der veröffentlichten Buchmetadaten ein und macht Themen, Zielgruppe, Publikationssprache sowie offizielle Lese- und Kaufwege leichter auffindbar.

Die veröffentlichten Metadaten verorten den Titel in Data Science, Datenanalyse oder Machine Learning und nennen dazugehörige praktische Schwerpunkte.

Ausgewiesene Schwerpunkte

Linear regressionLeast squaresResiduals and errorModel assumptionsDiagnosticsRegularizationPython and scikit-learnInterpretation and case studies

Originale öffentliche Buchbeschreibung

Englisch

Linear Regression in Machine Learning and Data Science is a visual path from intuition to implementation. It introduces simple and multiple linear regression, the best-fit line, coefficients, residuals, error measures, and least-squares reasoning before moving into data preparation, assumptions, diagnostics, regularization, multicollinearity, Python implementation, case studies, interpretation, and communication. Its recurring learning flow combines definitions, formulas, warnings, examples, code, outputs, and takeaways so that mathematical ideas remain connected to actual modeling decisions.

Für wen ist das Buch gedacht?

Die Zielgruppe ergibt sich aus der öffentlichen Buchbeschreibung. Für deutschsprachige Leser ist besonders wichtig, dass die eigentliche Ausgabe in Englisch vorliegt.

For students, analysts, data scientists, machine-learning learners, and practitioners who want regression explained visually and implemented practically.

Ausgewiesene Lernziele

Englisch

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