Dimensionality Reduction in Data Science

Das Buch "Dimensionality Reduction in Data Science" bietet eine umfassende und praxisnahe Betrachtung der Datenwissenschaft aus der Perspektive der Dimensionsreduktion. Es behandelt verschiedene Techniken zur Lösung von Problemen, die mit realen Datensätzen verbunden sind. Die Autoren, die Experten aus den Bereichen Statistik, Informatik und Mathematik sind, erläutern moderne Ergebnisse und Lösungen, die für Fachleute in verschiedenen wissenschaftlichen Disziplinen, wie Biologie, Cyber-Sicherheit, Chemie und Sportwissenschaft, von Bedeutung sind. Das Buch legt besonderen Wert auf die Definition von Problemen, Datenbereinigung, Merkmalsauswahl und -extraktion sowie auf statistische, geometrische, informationstheoretische und maschinelle Lernmethoden zur Dimensionsreduktion grosser Datensätze. Zudem werden quantitative und qualitative Bewertungsmethoden vorgestellt, um die Lösungen in der realen Welt zu implementieren und zu validieren. Es richtet sich an Fachleute mit einem Bachelor-Abschluss in einem naturwissenschaftlichen Bereich, insbesondere in quantitativen Disziplinen, und bietet motivierende Beispiele zur Veranschaulichung der behandelten Methoden.