Izenman alan (51 Ergebnisse)
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2008
Serie: Springer Texts in Statistics, Buch 36 von 111. Buch 36 von 111 - Springer Texts in Statistics
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Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2008
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- Hardcover
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Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2008
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- Hardcover
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Hardcover. Zustand: Very Good. Zustand des Schutzumschlags: No DJ Issued. 2008 Edition (2008.) Hardcover without dust jacket as issued. 8vo with 731 pages. The book is in very good condition slight bump to one corner. Interior clean and tight, No markings. No online access or CD-ROM or digital access codes if applicable! "a comp…letely new and refreshing approach to statistics and data exploration.comprehensive volume on multivariate statistical analysis. Highly recommended for both Statistics and Computer Science/Electrical Engineering majors." Blue spine/White-Green text. Size: 8vo. Computer Vision & Pattern Reco.
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2008
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Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2008
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Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2008
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Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2016
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Verlag: Springer, 2008
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Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2016
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Sprache: Englisch
Verlag: Humana, 2016
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Modern Multivariate Statistical Techniques | Regression, Classification, and Manifold Learning | Alan J. Izenman | Taschenbuch | Springer Texts in Statistics | xxv | Englisch | 2016 | Humana | EAN 9781493938322 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelbe…rg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
- Hardcover
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Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This text on the theory and applications of network science is aimed at beginning graduate students in statistics, data science, computer science, machine learning, and mathematics, as well as advanced students in business, computational biology, physics, s…ocial science, and engineering working with large, complex relational data sets. It provides an exciting array of analysis tools, including probability models, graph theory, and computational algorithms, exposing students to ways of thinking about types of data that are different from typical statistical data. Concepts are demonstrated in the context of real applications, such as relationships between financial institutions, between genes or proteins, between neurons in the brain, and between terrorist groups. Methods and models described in detail include random graph models, percolation processes, methods for sampling from huge networks, network partitioning, and community detection. In addition to static networks the book introduces dynamic networks such as epidemics, where time is an important component.
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2008
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Verlag: Springer-Verlag New York Inc., New York, NY, 2008
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- Hardcover
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Hardcover. Zustand: new. Hardcover. Remarkable advances in computation and data storage and the ready availability of huge data sets have been the keys to the growth of the new disciplines of data mining and machine learning, while the enormous success of the Human Genome Project has opened up the field of bioinformatics. These…exciting developments, which led to the introduction of many innovative statistical tools for high-dimensional data analysis, are described here in detail. The author takes a broad perspective; for the first time in a book on multivariate analysis, nonlinear methods are discussed in detail as well as linear methods. Techniques covered range from traditional multivariate methods, such as multiple regression, principal components, canonical variates, linear discriminant analysis, factor analysis, clustering, multidimensional scaling, and correspondence analysis, to the newer methods of density estimation, projection pursuit, neural networks, multivariate reduced-rank regression, nonlinear manifold learning, bagging, boosting, random forests, independent component analysis, support vector machines, and classification and regression trees. Another unique feature of this book is the discussion of database management systems.This book is appropriate for advanced undergraduate students, graduate students, and researchers in statistics, computer science, artificial intelligence, psychology, cognitive sciences, business, medicine, bioinformatics, and engineering. Familiarity with multivariable calculus, linear algebra, and probability and statistics is required. The book presents a carefully-integrated mixture of theory and applications, and of classical and modern multivariate statistical techniques, including Bayesian methods. There are over 60 interesting data sets used as examples in the book, over 200 exercises, and many color illustrations and photographs. This book details developments that have led to the introduction of many innovative statistical tools for high-dimensional data analysis. It takes a broad perspective, covering both linear and nonlinear methods. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, Humana, 2016
Serie: Springer Texts in Statistics, Buch 36 von 111. Buch 36 von 111 - Springer Texts in Statistics
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Remarkable advances in computation and data storage and the ready availability of huge data sets have been the keys to the growth of the new disciplines of data mining and machine learning, while the enormous success of the Human Genome Project has o…pened up the field of bioinformatics. These exciting developments, which led to the introduction of many innovative statistical tools for high-dimensional data analysis, are described here in detail. The author takes a broad perspective; for the first time in a book on multivariate analysis, nonlinear methods are discussed in detail as well as linear methods. Techniques covered range from traditional multivariate methods, such as multiple regression, principal components, canonical variates, linear discriminant analysis, factor analysis, clustering, multidimensional scaling, and correspondence analysis, to the newer methods of density estimation, projection pursuit, neural networks, multivariate reduced-rank regression, nonlinear manifold learning, bagging, boosting, random forests, independent component analysis, support vector machines, and classification and regression trees. Another unique feature of this book is the discussion of database management systems.This book is appropriate for advanced undergraduate students, graduate students, and researchers in statistics, computer science, artificial intelligence, psychology, cognitive sciences, business, medicine, bioinformatics, and engineering. Familiarity with multivariable calculus, linear algebra, and probability and statistics is required. The book presents a carefully-integrated mixture of theory and applications, and of classical and modern multivariate statistical techniques, including Bayesian methods. There are over 60 interesting data sets used as examples in the book, over 200 exercises, and many color illustrations and photographs.
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Verlag: Springer, 2016
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