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Modern Dimension Reduction (Elements in Quantitative and Computational Methods for the Social Sciences) - Softcover
Inhaltsangabe
In the big data age, this Element offers many modern methods and opensource code for learning from high dimensional data.
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Über die Autorin bzw. den Autor
Charlotte y Peter Fiell son dos autoridades en historia, teoría y crítica del diseño y han escrito más de sesenta libros sobre la materia, muchos de los cuales se han convertido en éxitos de ventas. También han impartido conferencias y cursos como profesores invitados, han comisariado exposiciones y asesorado a fabricantes, museos, salas de subastas y grandes coleccionistas privados de todo el mundo. Los Fiell han escrito numerosos libros para TASCHEN, entre los que se incluyen 1000 Chairs, Diseño del siglo XX, El diseño industrial de la A a la Z, Scandinavian Design y Diseño del siglo XXI.
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- VerlagCambridge University Press
- Erscheinungsdatum2021
- ISBN 10 1108986897
- ISBN 13 9781108986892
- EinbandTapa blanda
- SpracheEnglisch
- Anzahl der Seiten98
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Modern Dimension Reduction
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Modern Dimension Reduction
Verlag:
Cambridge University Press, 2021
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Modern Dimension Reduction
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Dimension reduction offers researchers and scholars the ability to make complex, high dimensional data spaces simpler and more manageable. This Element offers readers a suite of modern unsupervised dimension reduction techniques to efficiently represent the original high dimensional data space in a simplified, lower dimensional subspace. Bestandsnummer des Verkäufers 9781108986892
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Modern Dimension Reduction (Paperback or Softback)
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Cambridge University Press 8/5/2021, 2021
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Modern Dimension Reduction (Elements in Quantitative and Computational Methods for the Social Sciences)
Verlag:
Cambridge University Press 2021-07-31, 2021
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Modern Dimension Reduction (Paperback)
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Cambridge University Press, Cambridge, 2021
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Paperback. Zustand: new. Paperback. Data are not only ubiquitous in society, but are increasingly complex both in size and dimensionality. Dimension reduction offers researchers and scholars the ability to make such complex, high dimensional data spaces simpler and more manageable. This Element offers readers a suite of modern unsupervised dimension reduction techniques along with hundreds of lines of R code, to efficiently represent the original high dimensional data space in a simplified, lower dimensional subspace. Launching from the earliest dimension reduction technique principal components analysis and using real social science data, I introduce and walk readers through application of the following techniques: locally linear embedding, t-distributed stochastic neighbor embedding (t-SNE), uniform manifold approximation and projection, self-organizing maps, and deep autoencoders. The result is a well-stocked toolbox of unsupervised algorithms for tackling the complexities of high dimensional data so common in modern society. All code is publicly accessible on Github. Dimension reduction offers researchers and scholars the ability to make complex, high dimensional data spaces simpler and more manageable. This Element offers readers a suite of modern unsupervised dimension reduction techniques to efficiently represent the original high dimensional data space in a simplified, lower dimensional subspace. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability. Bestandsnummer des Verkäufers 9781108986892
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Modern Dimension Reduction (Paperback)
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Cambridge University Press, Cambridge, 2021
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Paperback. Zustand: new. Paperback. Data are not only ubiquitous in society, but are increasingly complex both in size and dimensionality. Dimension reduction offers researchers and scholars the ability to make such complex, high dimensional data spaces simpler and more manageable. This Element offers readers a suite of modern unsupervised dimension reduction techniques along with hundreds of lines of R code, to efficiently represent the original high dimensional data space in a simplified, lower dimensional subspace. Launching from the earliest dimension reduction technique principal components analysis and using real social science data, I introduce and walk readers through application of the following techniques: locally linear embedding, t-distributed stochastic neighbor embedding (t-SNE), uniform manifold approximation and projection, self-organizing maps, and deep autoencoders. The result is a well-stocked toolbox of unsupervised algorithms for tackling the complexities of high dimensional data so common in modern society. All code is publicly accessible on Github. Dimension reduction offers researchers and scholars the ability to make complex, high dimensional data spaces simpler and more manageable. This Element offers readers a suite of modern unsupervised dimension reduction techniques to efficiently represent the original high dimensional data space in a simplified, lower dimensional subspace. Shipping may be from our Sydney, NSW warehouse or from our UK or US warehouse, depending on stock availability. Bestandsnummer des Verkäufers 9781108986892
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