Garzon max (82 Ergebnisse)
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Verlag: Springer, 2012
Serie: Texts in Theoretical Computer Science. An EATCS, Buch 3 von 45. Buch 3 von 45 - Texts in Theoretical Computer Science. An EATCS
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Dimensionality Reduction in Data Science
Garzon, Max (EDT); Yang, Ching-chi (EDT); Venugopal, Deepak (EDT); Kumar, Nirman (EDT); Jana, Kalidas (EDT)
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Dimensionality Reduction in Data Science
Garzon, Max (EDT); Yang, Ching-chi (EDT); Venugopal, Deepak (EDT); Kumar, Nirman (EDT); Jana, Kalidas (EDT)
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Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 1995
Serie: Texts in Theoretical Computer Science. An EATCS, Buch 3 von 45. Buch 3 von 45 - Texts in Theoretical Computer Science. An EATCS
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Hardcover. Zustand: new. Hardcover. This book provides a practical and fairly comprehensive review of Data Science through the lens of dimensionality reduction, as well as hands-on techniques to tackle problems with data collected in the real world. State-of-the-art results and solutions from statistics, computer science and mat…hematics are explained from the point of view of a practitioner in any domain science, such as biology, cyber security, chemistry, sports science and many others. Quantitative and qualitative assessment methods are described to implement and validate the solutions back in the real world where the problems originated.The ability to generate, gather and store volumes of data in the order of tera- and exo bytes daily has far outpaced our ability to derive useful information with available computational resources for many domains.This book focuses on data science and problem definition, data cleansing, feature selection and extraction,statistical, geometric, information-theoretic, biomolecular and machine learning methods for dimensionality reduction of big datasets and problem solving, as well as a comparative assessment of solutions in a real-world setting.This book targets professionals working within related fields with an undergraduate degree in any science area, particularly quantitative. Readers should be able to follow examples in this book that introduce each method or technique. These motivating examples are followed by precise definitions of the technical concepts required and presentation of the results in general situations. These concepts require a degree of abstraction that can be followed by re-interpreting concepts like in the original example(s). Finally, each section closes with solutions to the original problem(s) afforded by these techniques, perhaps in various ways to compare and contrast dis/advantages to other solutions. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.
Weitere BilderDimensionality Reduction in Data Science
Deepak Venugopal, Nirman Kumar, Ching-chi Yang, Max Garzon, Kalidas Jana
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Hardback. Zustand: New. 2022 ed. This book provides a practical and fairly comprehensive review of Data Science through the lens of dimensionality reduction, as well as hands-on techniques to tackle problems with data collected in the real world. State-of-the-art results and solutions from statistics, computer science and mathem…atics are explained from the point of view of a practitioner in any domain science, such as biology, cyber security, chemistry, sports science and many others. Quantitative and qualitative assessment methods are described to implement and validate the solutions back in the real world where the problems originated.The ability to generate, gather and store volumes of data in the order of tera- and exo bytes daily has far outpaced our ability to derive useful information with available computational resources for many domains.This book focuses on data science and problem definition, data cleansing, feature selection and extraction,statistical, geometric, information-theoretic, biomolecular and machine learning methods for dimensionality reduction of big datasets and problem solving, as well as a comparative assessment of solutions in a real-world setting.This book targets professionals working within related fields with an undergraduate degree in any science area, particularly quantitative. Readers should be able to follow examples in this book that introduce each method or technique. These motivating examples are followed by precise definitions of the technical concepts required and presentation of the results in general situations. These concepts require a degree of abstraction that can be followed by re-interpreting concepts like in the original example(s). Finally, each section closes with solutions to the original problem(s) afforded by these techniques, perhaps in various ways to compare and contrast dis/advantages to other solutions.
Verlag: Springer, 2012
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Verlag: Springer, 2012
Serie: Texts in Theoretical Computer Science. An EATCS, Buch 3 von 45. Buch 3 von 45 - Texts in Theoretical Computer Science. An EATCS
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Verlag: Springer 2012-02, 2012
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Dimensionality Reduction in Data Science
Garzon, Max (EDT); Yang, Ching-chi (EDT); Venugopal, Deepak (EDT); Kumar, Nirman (EDT); Jana, Kalidas (EDT)
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Dimensionality Reduction in Data Science
Max Garzon, Ching-Chi Yang, Deepak Venugopal, Nirman Kumar, Kalidas Jana, Lih-Yuan Deng
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Verlag: Springer, 2012
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Dimensionality Reduction in Data Science
Garzon, Max (EDT); Yang, Ching-chi (EDT); Venugopal, Deepak (EDT); Kumar, Nirman (EDT); Jana, Kalidas (EDT)
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Verlag: Springer-Verlag, 2012
Serie: Texts in Theoretical Computer Science. An EATCS, Buch 3 von 45. Buch 3 von 45 - Texts in Theoretical Computer Science. An EATCS
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Paperback. Zustand: Brand New. 1st edition. 292 pages. 9.25x6.25x0.75 inches. In Stock.
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Verlag: CRC Press 2019-02-07, 2019
Serie: CRC Press Revivals, Buch 31 von 151. Buch 31 von 151 - CRC Press Revivals
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Verlag: Springer Berlin Heidelberg, 2012
Serie: Texts in Theoretical Computer Science. An EATCS, Buch 3 von 45. Buch 3 von 45 - Texts in Theoretical Computer Science. An EATCS
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Dimensionality Reduction in Data Science
Garzon, Max (Editor) / Yang, Ching-Chi (Editor) / Venugopal, Deepak (Editor) / Kumar, Nirman (Editor) / Jana, Kalidas (Editor) / Deng, Lih-Yuan (Editor)
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Sprache: Englisch
Verlag: Springer, Berlin|Springer International Publishing|Springer, 2023
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