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  • 1
    Book
    Book
    New York :Oxford University Press,
    UID:
    almafu_BV046749109
    Format: 256 Seiten : , Illustrationen.
    ISBN: 978-0-19-088995-1 , 978-0-19-088996-8
    Content: ""This is not a book about Hitchcock. There are many of those in critical circles, and I wouldn't presume to add a great deal more to the landmark studies of scholars such as Raymond Bellour, Robin Wood, and William Rothman, among many others. But it is a book that attempts to situate Hitchcockian cinema, and more specifically, an aspect of the Hitchcockian style in the aftermath of Hitchcock's rich, complex, and sometimes unwieldy filmmaking career. In a series of discussions with François Truffaut in 1962, Hitchcock, then at the height of his influence as a filmmaker and prior to the perceived decline of his cinema in the later 1960s, gestures toward an artistic disposition in the following exchange on Rear Window (1954): "Truffaut: I imagine that the story appealed to you primarily because it represented a technical challenge: a whole film from the viewpoint of one man, and embodied in a single, large set. Hitchcock: Absolutely. It was a possibility of doing a purely cinematic film. You have an immobilized man looking out. That's one part of the film. The second part shows what he sees and the third part shows how he reacts. This is actually the purest expression of a cinematic idea." ""--
    Note: Includes bibliographical references and index. Includes filmography
    Additional Edition: Erscheint auch als Online-Ausgabe, PDF ISBN 978-0-19-088997-5
    Additional Edition: Erscheint auch als Online-Ausgabe, EPUB ISBN 978-0-19-088998-2
    Additional Edition: Erscheint auch als Online-Ausgabe ISBN 978-0-19-088999-9
    Language: English
    Subjects: General works
    RVK:
    Keywords: 1899-1980 Hitchcock, Alfred ; Rezeption
    Library Location Call Number Volume/Issue/Year Availability
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  • 2
    UID:
    kobvindex_ERBEBC6551753
    Format: 1 online resource (374 pages)
    ISBN: 9783960104674
    Note: Intro -- Inhalt -- Vorwort -- Kapitel 1: Explorative Datenanalyse -- Strukturierte Datentypen -- Weiterführende Literatur -- Tabellarische Daten -- Data Frames und Tabellen -- Nicht tabellarische Datenstrukturen -- Weiterführende Literatur -- Lagemaße -- Mittelwert -- Median und andere robuste Lagemaße -- Beispiel: Lagemaße für Einwohnerzahlen und Mordraten -- Weiterführende Literatur -- Streuungsmaße -- Standardabweichung und ähnliche Maße -- Streuungsmaße auf Basis von Perzentilen -- Beispiel: Streuungsmaße für die Einwohnerzahlen der Bundesstaaten in den USA -- Weiterführende Literatur -- Exploration der Datenverteilung -- Perzentile und Box-Plots -- Häufigkeitstabellen und Histogramme -- Dichtediagramme und -schätzer -- Weiterführende Literatur -- Binäre und kategoriale Daten untersuchen -- Modus -- Erwartungswert -- Wahrscheinlichkeiten -- Weiterführende Literatur -- Korrelation -- Streudiagramme -- Weiterführende Literatur -- Zwei oder mehr Variablen untersuchen -- Hexagonal-Binning- und Konturdiagramme (Diagramme für mehrere numerische Variablen) -- Zwei kategoriale Variablen -- Kategoriale und numerische Variablen -- Mehrere Variablen visualisieren -- Weiterführende Literatur -- Zusammenfassung -- Kapitel 2: Daten- und Stichprobenverteilungen -- Zufallsstichprobenziehung und Stichprobenverzerrung -- Verzerrung -- Zufallsauswahl -- Größe versus Qualität: Wann spielt die Stichprobengröße eine Rolle? -- Unterschied zwischen dem Stichproben- und dem Populationsmittelwert -- Weiterführende Literatur -- Auswahlverzerrung -- Regression zur Mitte -- Weiterführende Literatur -- Stichprobenverteilung einer statistischen Größe -- Zentraler Grenzwertsatz -- Standardfehler -- Weiterführende Literatur -- Bootstrap-Verfahren -- Unterschiede zwischen Resampling und dem Bootstrap-Verfahren -- Weiterführende Literatur -- Konfidenzintervalle , Weiterführende Literatur -- Normalverteilung -- Standardnormalverteilung und Q-Q-Diagramme -- Verteilungen mit langen Verteilungsenden -- Weiterführende Literatur -- Studentsche t-Verteilung -- Weiterführende Literatur -- Binomialverteilung -- Weiterführende Literatur -- Chi-Quadrat-Verteilung -- Weiterführende Literatur -- F-Verteilung -- Weiterführende Literatur -- Poisson- und verwandte Verteilungen -- Poisson-Verteilung -- Exponentialverteilung -- Die Hazardrate schätzen -- Weibull-Verteilung -- Weiterführende Literatur -- Zusammenfassung -- Kapitel 3: Statistische Versuche und Signifikanztests -- A/B-Test -- Warum eine Kontrollgruppe nutzen? -- Warum lediglich A/B? Warum nicht auch C, D usw.? -- Weiterführende Literatur -- Hypothesentests -- Die Nullhypothese -- Die Alternativhypothese -- Einseitige und zweiseitige Hypothesentests -- Weiterführende Literatur -- Resampling -- Permutationstest -- Beispiel: Die Affinität von Nutzern zu einem Webinhalt messen (Web-Stickiness) -- Exakte und Bootstrap-Permutationstests -- Permutationstests: ein geeigneter Ausgangspunkt in der Data Science -- Weiterführende Literatur -- Statistische Signifikanz und p-Werte -- p-Wert -- Signifikanzniveau -- Fehler 1. und 2. Art -- Data Science und p-Werte -- Weiterführende Literatur -- t-Tests -- Weiterführende Literatur -- Testen mehrerer Hypothesen -- Weiterführende Literatur -- Die Anzahl der Freiheitsgrade -- Weiterführende Literatur -- Varianzanalyse (ANOVA) -- F-Statistik -- Zweifaktorielle Varianzanalyse -- Weiterführende Literatur -- Chi-Quadrat-Test -- Chi-Quadrat-Test: ein Resampling-Ansatz -- Chi-Quadrat-Test: die statistische Theorie -- Exakter Test nach Fisher -- Relevanz in der Data Science -- Weiterführende Literatur -- Mehrarmige Banditen -- Weiterführende Literatur -- Trennschärfe und Stichprobengröße -- Stichprobengröße -- Weiterführende Literatur , Zusammenfassung -- Kapitel 4: Regression und Vorhersage -- Lineare Einfachregression -- Die Regressionsgleichung -- Angepasste Werte und Residuen -- Die Methode der kleinsten Quadrate -- Unterschied zwischen Vorhersage- und erklärenden Modellen -- Weiterführende Literatur -- Multiple lineare Regression -- Beispiel: Die King-County-Immobiliendaten -- Das Modell bewerten -- Kreuzvalidierung -- Modellauswahl und schrittweise Regression -- Gewichtete Regression -- Weiterführende Literatur -- Vorhersage mittels Regression -- Risiken bei der Extrapolation -- Konfidenz- und Prognoseintervalle -- Regression mit Faktorvariablen -- Darstellung durch Dummy-Variablen -- Faktorvariablen mit vielen Stufen -- Geordnete Faktorvariablen -- Interpretieren der Regressionsgleichung -- Korrelierte Prädiktorvariablen -- Multikollinearität -- Konfundierende Variablen -- Interaktions- und Haupteffekte -- Regressionsdiagnostik -- Ausreißer -- Einflussreiche Beobachtungen -- Heteroskedastische, nicht normalverteilte und korrelierte Fehler -- Partielle Residuendiagramme und Nichtlinearität -- Polynomiale und Spline-Regression -- Polynome -- Splines -- Verallgemeinerte additive Modelle -- Weiterführende Literatur -- Zusammenfassung -- Kapitel 5: Klassifikation -- Naiver Bayes-Klassifikator -- Warum eine exakte bayessche Klassifikation nicht praktikabel ist -- Die naive Lösung -- Numerische Prädiktorvariablen -- Weiterführende Literatur -- Diskriminanzanalyse -- Kovarianzmatrix -- Lineare Diskriminanzanalyse nach Fisher -- Ein einfaches Beispiel -- Weiterführende Literatur -- Logistische Regression -- Logistische Antwortfunktion und Logit-Funktion -- Logistische Regression und verallgemeinerte lineare Modelle -- Verallgemeinerte lineare Modelle -- Vorhergesagte Werte aus der logistischen Regression -- Interpretation der Koeffizienten und Odds-Ratios , Lineare und logistische Regression: Gemeinsamkeiten und Unterschiede -- Das Modell prüfen und bewerten -- Weiterführende Literatur -- Klassifikationsmodelle bewerten -- Konfusionsmatrix -- Die Problematik seltener Kategorien -- Relevanz, Sensitivität und Spezifität -- ROC-Kurve -- Fläche unter der ROC-Kurve (AUC) -- Lift -- Weiterführende Literatur -- Strategien bei unausgewogenen Daten -- Undersampling -- Oversampling und Up/Down Weighting -- Generierung von Daten -- Kostenbasierte Klassifikation -- Die Vorhersagen untersuchen -- Weiterführende Literatur -- Zusammenfassung -- Kapitel 6: Statistisches maschinelles Lernen -- K-Nächste-Nachbarn -- Ein kleines Beispiel: Vorhersage von Kreditausfällen -- Distanzmaße -- 1-aus-n-Codierung -- Standardisierung (Normierung, z-Werte) -- K festlegen -- KNN zur Merkmalskonstruktion -- Baummodelle -- Ein einfaches Beispiel -- Der Recursive-Partitioning-Algorithmus -- Homogenität und Unreinheit messen -- Den Baum daran hindern, weiterzuwachsen -- Vorhersage eines kontinuierlichen Werts -- Wie Bäume verwendet werden -- Weiterführende Literatur -- Bagging und Random Forests -- Bagging -- Random Forest -- Variablenwichtigkeit -- Hyperparameter -- Boosting -- Der Boosting-Algorithmus -- XGBoost -- Regularisierung: Überanpassung vermeiden -- Hyperparameter und Kreuzvalidierung -- Zusammenfassung -- Kapitel 7: Unüberwachtes Lernen -- Hauptkomponentenanalyse -- Ein einfaches Beispiel -- Die Hauptkomponenten berechnen -- Die Hauptkomponenten interpretieren -- Korrespondenzanalyse -- Weiterführende Literatur -- K-Means-Clustering -- Ein einfaches Beispiel -- Der K-Means-Algorithmus -- Die Cluster interpretieren -- Die Anzahl von Clustern bestimmen -- Hierarchische Clusteranalyse -- Ein einfaches Beispiel -- Das Dendrogramm -- Der agglomerative Algorithmus -- Ähnlichkeitsmaße -- Modellbasierte Clusteranalyse , Multivariate Normalverteilung -- Zusammengesetzte Normalverteilungen (gaußsche Mischverteilungen) -- Die Anzahl der Cluster bestimmen -- Weiterführende Literatur -- Skalierung und kategoriale Variablen -- Variablen skalieren -- Dominierende Variablen -- Kategoriale Daten und die Gower-Distanz -- Probleme bei der Clusteranalyse mit verschiedenen Datentypen -- Zusammenfassung -- Quellenangaben -- Index
    Additional Edition: Print version: Bruce, Peter Praktische Statistik für Data Scientists Heidelberg : o'Reilly,c2021 ISBN 9783960091530
    Keywords: Electronic books.
    Library Location Call Number Volume/Issue/Year Availability
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  • 3
    Book
    Book
    New York : Oxford University Press
    UID:
    gbv_1677213434
    Format: 256 Seiten , Illustrationen
    ISBN: 9780190889968 , 9780190889951
    Content: ""This is not a book about Hitchcock. There are many of those in critical circles, and I wouldn't presume to add a great deal more to the landmark studies of scholars such as Raymond Bellour, Robin Wood, and William Rothman, among many others. But it is a book that attempts to situate Hitchcockian cinema, and more specifically, an aspect of the Hitchcockian style in the aftermath of Hitchcock's rich, complex, and sometimes unwieldy filmmaking career. In a series of discussions with François Truffaut in 1962, Hitchcock, then at the height of his influence as a filmmaker and prior to the perceived decline of his cinema in the later 1960s, gestures toward an artistic disposition in the following exchange on Rear Window (1954): "Truffaut: I imagine that the story appealed to you primarily because it represented a technical challenge: a whole film from the viewpoint of one man, and embodied in a single, large set. Hitchcock: Absolutely. It was a possibility of doing a purely cinematic film. You have an immobilized man looking out. That's one part of the film. The second part shows what he sees and the third part shows how he reacts. This is actually the purest expression of a cinematic idea." ""--
    Note: Includes bibliographical references and index -- Includes filmography
    Additional Edition: ISBN 9780190889975
    Additional Edition: ISBN 9780190889982
    Additional Edition: ISBN 9780190889999
    Additional Edition: Erscheint auch als Online-Ausgabe Issacs, Bruce The art of pure cinema New York : Oxford University Press, 2020
    Language: English
    Subjects: General works
    RVK:
    RVK:
    Keywords: Hitchcock, Alfred 1899-1980 ; Rezeption
    Library Location Call Number Volume/Issue/Year Availability
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