Li runze (35 Ergebnisse)
Sprache: Englisch
Verlag: CRC Press, 2005
Serie: Buch 3 von 23 - Chapman & Hall/CRC Computer Science & Data Analysis
- Hardcover
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Sprache: Englisch
Verlag: Chapman and Hall/CRC, 2020
Serie: Buch 3 von 23 - Chapman & Hall/CRC Computer Science & Data Analysis
- Softcover
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Sprache: Englisch
Verlag: T And F India, 2026
- Hardcover
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Sprache: Englisch
Verlag: Chapman and Hall/CRC, 2020
Serie: Buch 3 von 23 - Chapman & Hall/CRC Computer Science & Data Analysis
- Softcover
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Sprache: Englisch
Verlag: Chapman and Hall/CRC, 2020
Serie: Buch 3 von 23 - Chapman & Hall/CRC Computer Science & Data Analysis
- Softcover
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Sprache: Englisch
Verlag: Chapman and Hall/CRC, 2020
Serie: Buch 3 von 23 - Chapman & Hall/CRC Computer Science & Data Analysis
- Softcover
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Sprache: Englisch
Verlag: Chapman and Hall/CRC, 2020
Serie: Buch 3 von 23 - Chapman & Hall/CRC Computer Science & Data Analysis
- Softcover
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Verlag: Chapman and Hall/CRC, 2020
Serie: Buch 3 von 23 - Chapman & Hall/CRC Computer Science & Data Analysis
- Softcover
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Sprache: Englisch
Verlag: Chapman and Hall/CRC, 2020
Serie: Buch 3 von 23 - Chapman & Hall/CRC Computer Science & Data Analysis
- Softcover
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Sprache: Englisch
Verlag: CRC Press, 2020
Serie: Buch 3 von 23 - Chapman & Hall/CRC Computer Science & Data Analysis
- Softcover
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Zustand: New. Kai-Tai Fang, Runze Li, Agus SudjiantoComputer simulations based on mathematical models have become ubiquitous across the engineering disciplines and throughout the physical sciences. Successful use of a simulation model, however, requires.
Sprache: Englisch
Verlag: Chapman and Hall/CRC, 2005
Serie: Buch 3 von 23 - Chapman & Hall/CRC Computer Science & Data Analysis
- Hardcover
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Verlag: Chapman and Hall/CRC 2020-08-17, 2020
- Hardcover
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Statistical Foundations of Data Science
Fan, Jianqing; Li, Runze; Zhang, Cun-Hui; Zou, Hui; Moraga, Paula
Sprache: Englisch
Verlag: Chapman and Hall/CRC, 2020
- Hardcover
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Zustand: New.
Statistical Foundations of Data Science
Fan, Jianqing; Li, Runze; Zhang, Cun-Hui; Zou, Hui; Moraga, Paula
Sprache: Englisch
Verlag: Chapman and Hall/CRC, 2020
- Hardcover
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Sprache: Englisch
Verlag: Taylor & Francis Group, 2005
Serie: Buch 3 von 23 - Chapman & Hall/CRC Computer Science & Data Analysis
- Hardcover
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Zustand: New. pp. xii + 290 Index.
Statistical Foundations of Data Science
Fan, Jianqing; Li, Runze; Zhang, Cun-Hui; Zou, Hui; Moraga, Paula
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Verlag: Chapman and Hall/CRC, 2020
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Verlag: Chapman and Hall/CRC, 2005
Serie: Buch 3 von 23 - Chapman & Hall/CRC Computer Science & Data Analysis
- Hardcover
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hardcover. Zustand: New. In shrink wrap. Looks like an interesting title.
Sprache: Englisch
Verlag: Chapman and Hall/CRC, 2005
Serie: Buch 3 von 23 - Chapman & Hall/CRC Computer Science & Data Analysis
- Hardcover
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Statistical Foundations of Data Science
Fan, Jianqing; Li, Runze; Zhang, Cun-Hui; Zou, Hui; Moraga, Paula
Sprache: Englisch
Verlag: Chapman and Hall/CRC, 2020
- Hardcover
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Sprache: Englisch
Verlag: Chapman and Hall/CRC, 2020
- Hardcover
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Sprache: Englisch
Verlag: Taylor & Francis Group, 2005
Serie: Buch 3 von 23 - Chapman & Hall/CRC Computer Science & Data Analysis
- Hardcover
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Sprache: Englisch
Verlag: Chapman and Hall/CRC, 2020
- Hardcover
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Sprache: Englisch
Verlag: Taylor and Francis Inc, US, 2020
- Hardcover
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Hardback. Zustand: New. Statistical Foundations of Data Science gives a thorough introduction to commonly used statistical models, contemporary statistical machine learning techniques and algorithms, along with their mathematical insights and statistical theories. It aims to serve as a graduate-level textbook and a research mono…graph on high-dimensional statistics, sparsity and covariance learning, machine learning, and statistical inference. It includes ample exercises that involve both theoretical studies as well as empirical applications.The book begins with an introduction to the stylized features of big data and their impacts on statistical analysis. It then introduces multiple linear regression and expands the techniques of model building via nonparametric regression and kernel tricks. It provides a comprehensive account on sparsity explorations and model selections for multiple regression, generalized linear models, quantile regression, robust regression, hazards regression, among others. High-dimensional inference is also thoroughly addressed and so is feature screening. The book also provides a comprehensive account on high-dimensional covariance estimation, learning latent factors and hidden structures, as well as their applications to statistical estimation, inference, prediction and machine learning problems. It also introduces thoroughly statistical machine learning theory and methods for classification, clustering, and prediction. These include CART, random forests, boosting, support vector machines, clustering algorithms, sparse PCA, and deep learning.
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Verlag: Taylor and Francis Inc, US, 2020
- Hardcover
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Hardback. Zustand: New. Statistical Foundations of Data Science gives a thorough introduction to commonly used statistical models, contemporary statistical machine learning techniques and algorithms, along with their mathematical insights and statistical theories. It aims to serve as a graduate-level textbook and a research mono…graph on high-dimensional statistics, sparsity and covariance learning, machine learning, and statistical inference. It includes ample exercises that involve both theoretical studies as well as empirical applications.The book begins with an introduction to the stylized features of big data and their impacts on statistical analysis. It then introduces multiple linear regression and expands the techniques of model building via nonparametric regression and kernel tricks. It provides a comprehensive account on sparsity explorations and model selections for multiple regression, generalized linear models, quantile regression, robust regression, hazards regression, among others. High-dimensional inference is also thoroughly addressed and so is feature screening. The book also provides a comprehensive account on high-dimensional covariance estimation, learning latent factors and hidden structures, as well as their applications to statistical estimation, inference, prediction and machine learning problems. It also introduces thoroughly statistical machine learning theory and methods for classification, clustering, and prediction. These include CART, random forests, boosting, support vector machines, clustering algorithms, sparse PCA, and deep learning.
Sprache: Englisch
Verlag: CRC Press, 2020
- Hardcover
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Zustand: New. The authors are international authorities and leaders on the presented topics. All are fellows of the Institute of Mathematical Statistics and the American Statistical Association. Jianqing Fan is Frederick L. Moore Professor, Princeton Uni.
Sprache: Englisch
Verlag: Chapman & Hall, 2005
Serie: Buch 3 von 23 - Chapman & Hall/CRC Computer Science & Data Analysis
- Hardcover
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes KönigreichRevaluation Books
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Hardcover. Zustand: Brand New. 1st edition. 304 pages. 9.25x6.25x1.00 inches. In Stock.
Sprache: Englisch
Verlag: Taylor and Francis Inc, US, 2020
- Hardcover
Anbieter: Rarewaves USA United, OSWEGO, IL, USARarewaves USA United
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Hardback. Zustand: New. Statistical Foundations of Data Science gives a thorough introduction to commonly used statistical models, contemporary statistical machine learning techniques and algorithms, along with their mathematical insights and statistical theories. It aims to serve as a graduate-level textbook and a research mono…graph on high-dimensional statistics, sparsity and covariance learning, machine learning, and statistical inference. It includes ample exercises that involve both theoretical studies as well as empirical applications.The book begins with an introduction to the stylized features of big data and their impacts on statistical analysis. It then introduces multiple linear regression and expands the techniques of model building via nonparametric regression and kernel tricks. It provides a comprehensive account on sparsity explorations and model selections for multiple regression, generalized linear models, quantile regression, robust regression, hazards regression, among others. High-dimensional inference is also thoroughly addressed and so is feature screening. The book also provides a comprehensive account on high-dimensional covariance estimation, learning latent factors and hidden structures, as well as their applications to statistical estimation, inference, prediction and machine learning problems. It also introduces thoroughly statistical machine learning theory and methods for classification, clustering, and prediction. These include CART, random forests, boosting, support vector machines, clustering algorithms, sparse PCA, and deep learning.
Sprache: Englisch
Verlag: Taylor and Francis Inc, US, 2020
- Hardcover
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Hardback. Zustand: New. Statistical Foundations of Data Science gives a thorough introduction to commonly used statistical models, contemporary statistical machine learning techniques and algorithms, along with their mathematical insights and statistical theories. It aims to serve as a graduate-level textbook and a research mono…graph on high-dimensional statistics, sparsity and covariance learning, machine learning, and statistical inference. It includes ample exercises that involve both theoretical studies as well as empirical applications.The book begins with an introduction to the stylized features of big data and their impacts on statistical analysis. It then introduces multiple linear regression and expands the techniques of model building via nonparametric regression and kernel tricks. It provides a comprehensive account on sparsity explorations and model selections for multiple regression, generalized linear models, quantile regression, robust regression, hazards regression, among others. High-dimensional inference is also thoroughly addressed and so is feature screening. The book also provides a comprehensive account on high-dimensional covariance estimation, learning latent factors and hidden structures, as well as their applications to statistical estimation, inference, prediction and machine learning problems. It also introduces thoroughly statistical machine learning theory and methods for classification, clustering, and prediction. These include CART, random forests, boosting, support vector machines, clustering algorithms, sparse PCA, and deep learning.
Verlag: T&F INDIA, 2026
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- Internationale Ausgabe
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Verlag: Chapman & Hall, 2020
- Hardcover
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EUR 272,98
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Hardcover. Zustand: Brand New. 600 pages. 9.50x6.25x1.50 inches. In Stock.
