Elden lars (25 Ergebnisse)
Sprache: Englisch
Verlag: Society for Industrial and Applied Mathematics 2007
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Sprache: Englisch
Verlag: SIAM - Society for Industrial and Applied Mathematics 2019
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Hardcover. Ex-library with stamp and library-signature. GOOD condition, some traces of use. Ancien Exemplaire de bibliothèque avec signature et cachet. BON état, quelques traces d'usure. Ehem. Bibliotheksexemplar mit Signatur und Stempel. GUTER Zustand, ein paar Gebrauchsspuren. 65 ELD 9780122364303 Sprache: Englisch Gewicht in…Gramm: 550.
- Hardcover
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Hardcover. Ex-library with stamp and library-signature. GOOD condition, some traces of use. Ancien Exemplaire de bibliothèque avec signature et cachet. BON état, quelques traces d'usure. Ehem. Bibliotheksexemplar mit Signatur und Stempel. GUTER Zustand, ein paar Gebrauchsspuren. 65 ELD 9780122364303 Sprache: Englisch Gewicht in…Gramm: 1150.
Sprache: Englisch
Verlag: Society for Industrial and Applied Mathematics 2007
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Sprache: Englisch
Verlag: SIAM - Society for Industrial and Applied Mathematics 2019
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Sprache: Englisch
Verlag: SIAM - Society for Industrial and Applied Mathematics 2019
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Sprache: Englisch
Verlag: SIAM - Society for Industrial and Applied Mathematics 2019
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Sprache: Englisch
Verlag: Society for Industrial and Applied Mathematics,U.S., US 2020
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Paperback. Zustand: New. Second Edition. This thoroughly revised second edition provides an updated treatment of numerical linear algebra techniques for solving problems in data mining and pattern recognition. Adopting an application-oriented approach, the author introduces matrix theory and decompositions, describes how modern…matrix methods can be applied in real life scenarios, and provides a set of tools that students can modify for a particular application.Building on material from the first edition, the author discusses basic graph concepts and their matrix counterparts. He introduces the graph Laplacian and properties of its eigenvectors needed in spectral partitioning and describes spectral graph partitioning applied to social networks and text classification. Examples are included to help readers visualize the results. This new edition also presents matrix-based methods that underlie many of the algorithms used for big data.The book provides a solid foundation to further explore related topics and presents applications such as classification of handwritten digits, text mining, text summarization, PageRank computations related to the Google search engine, and facial recognition. Exercises and computer assignments are available on a Web page that supplements the book.Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition, Second Edition is primarily for undergraduate students who have previously taken an introductory scientific computing/numerical analysis course and graduate students in data mining and pattern recognition areas who need an introduction to linear algebra techniques.
Sprache: Englisch
Verlag: Society for Industrial & Applied Mathematics,U.S., New York 2020
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Paperback. Zustand: new. Paperback. This thoroughly revised second edition provides an updated treatment of numerical linear algebra techniques for solving problems in data mining and pattern recognition. Adopting an application-oriented approach, the author introduces matrix theory and decompositions, describes how modern matri…x methods can be applied in real life scenarios, and provides a set of tools that students can modify for a particular application.Building on material from the first edition, the author discusses basic graph concepts and their matrix counterparts. He introduces the graph Laplacian and properties of its eigenvectors needed in spectral partitioning and describes spectral graph partitioning applied to social networks and text classification. Examples are included to help readers visualize the results. This new edition also presents matrix-based methods that underlie many of the algorithms used for big data.The book provides a solid foundation to further explore related topics and presents applications such as classification of handwritten digits, text mining, text summarization, PageRank computations related to the Google search engine, and facial recognition. Exercises and computer assignments are available on a Web page that supplements the book.Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition, Second Edition is primarily for undergraduate students who have previously taken an introductory scientific computing/numerical analysis course and graduate students in data mining and pattern recognition areas who need an introduction to linear algebra techniques. Provides an updated treatment of numerical linear algebra techniques for solving problems in data mining and pattern recognition. Adopting an application-oriented approach, the author introduces matrix theory and decompositions, describes how modern matrix methods can be applied in real life scenarios. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.
Sprache: Englisch
Verlag: SIAM - Society for Industrial and Applied Mathematics 2019
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Paperback. Zustand: Brand New. 2nd revised edition edition. 229 pages. 10.00x7.05x0.63 inches. In Stock.
Sprache: Englisch
Verlag: SIAM - Society for Industrial and Applied Mathematics 2019
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Sprache: Englisch
Verlag: SIAM - Society for Industrial and Applied Mathematics 2019
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Sprache: Englisch
Verlag: SIAM - Society for Industrial and Applied Mathematics 2019
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Sprache: Englisch
Verlag: Society for Industrial & Applied Mathematics,U.S. 2019
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Sprache: Englisch
Verlag: SIAM - Society for Industrial and Applied Mathematics 2019
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Sprache: Englisch
Verlag: SIAM - Society for Industrial and Applied Mathematics 2019
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Zustand: New. Second edition NO-PA16APR2015-KAP.
Sprache: Englisch
Verlag: Society for Industrial and Applied Mathematics 2007
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Anbieter: BennettBooksLtd, Los Angeles, CA, USABennettBooksLtd
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paperback. Zustand: New. In shrink wrap. Looks like an interesting title.
- Hardcover
Anbieter: Anybook.com, Lincoln, Vereinigtes KönigreichAnybook.com
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Zustand: Good. This is an ex-library book and may have the usual library/used-book markings inside.This book has hardback covers. In good all round condition. No dust jacket. Please note the Image in this listing is a stock photo and may not match the covers of the actual item,700grams, ISBN:0122364309.
Sprache: Englisch
Verlag: Society for Industrial and Applied Mathematics 2007
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EUR 105,26
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Verlag: Society for Industrial & Applied Mathematics,U.S. 2020
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Zustand: New. Provides an updated treatment of numerical linear algebra techniques for solving problems in data mining and pattern recognition. Adopting an application-oriented approach, the author introduces matrix theory and decompositions, describes how modern matrix .
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Verlag: Society for Industrial and Applied Mathematics,U.S., US 2020
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Paperback. Zustand: New. Second Edition. This thoroughly revised second edition provides an updated treatment of numerical linear algebra techniques for solving problems in data mining and pattern recognition. Adopting an application-oriented approach, the author introduces matrix theory and decompositions, describes how modern…matrix methods can be applied in real life scenarios, and provides a set of tools that students can modify for a particular application.Building on material from the first edition, the author discusses basic graph concepts and their matrix counterparts. He introduces the graph Laplacian and properties of its eigenvectors needed in spectral partitioning and describes spectral graph partitioning applied to social networks and text classification. Examples are included to help readers visualize the results. This new edition also presents matrix-based methods that underlie many of the algorithms used for big data.The book provides a solid foundation to further explore related topics and presents applications such as classification of handwritten digits, text mining, text summarization, PageRank computations related to the Google search engine, and facial recognition. Exercises and computer assignments are available on a Web page that supplements the book.Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition, Second Edition is primarily for undergraduate students who have previously taken an introductory scientific computing/numerical analysis course and graduate students in data mining and pattern recognition areas who need an introduction to linear algebra techniques.
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Verlag: Society for Industrial & Applied Mathematics,U.S., New York 2020
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Paperback. Zustand: new. Paperback. This thoroughly revised second edition provides an updated treatment of numerical linear algebra techniques for solving problems in data mining and pattern recognition. Adopting an application-oriented approach, the author introduces matrix theory and decompositions, describes how modern matri…x methods can be applied in real life scenarios, and provides a set of tools that students can modify for a particular application.Building on material from the first edition, the author discusses basic graph concepts and their matrix counterparts. He introduces the graph Laplacian and properties of its eigenvectors needed in spectral partitioning and describes spectral graph partitioning applied to social networks and text classification. Examples are included to help readers visualize the results. This new edition also presents matrix-based methods that underlie many of the algorithms used for big data.The book provides a solid foundation to further explore related topics and presents applications such as classification of handwritten digits, text mining, text summarization, PageRank computations related to the Google search engine, and facial recognition. Exercises and computer assignments are available on a Web page that supplements the book.Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition, Second Edition is primarily for undergraduate students who have previously taken an introductory scientific computing/numerical analysis course and graduate students in data mining and pattern recognition areas who need an introduction to linear algebra techniques. Provides an updated treatment of numerical linear algebra techniques for solving problems in data mining and pattern recognition. Adopting an application-oriented approach, the author introduces matrix theory and decompositions, describes how modern matrix methods can be applied in real life scenarios. Shipping may be from our Sydney, NSW warehouse or from our UK or US warehouse, depending on stock availability.
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Verlag: Society for Industrial and Applied Mathematics 2007
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