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Data Science with Julia
Anbieter: PAPER CAVALIER UK, London, Vereinigtes Königreich
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Mixture Model-Based Classification
Anbieter: THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Vereinigtes Königreich
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Mixture Model-Based Classification
Anbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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Mixture Model-Based Classification
Anbieter: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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Data Science with Julia
Anbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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Data Science with Julia
Anbieter: THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Vereinigtes Königreich
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Data Science with Julia
Anbieter: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Deutschland
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Mixture Model-based Classification
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
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In den WarenkorbPaperback. Zustand: Brand New. 236 pages. 9.21x6.14x0.55 inches. In Stock.
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In den WarenkorbZustand: New. This is a great overview of the field of model-based clustering and classification by one of its leading developers. McNicholas provides a resource that I am certain will be used by researchers in statistics and related disciplines for quite some ti.
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Data Science With Julia
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
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EUR 113,53
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Mixture Model-Based Classification
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 142,89
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In den WarenkorbBuch. Zustand: Neu. Neuware - This work addresses classification using mixture models broadly. Unlike traditional treatments of the subject that heavily focus on unsupervised approaches, this book gives attention to unsupervised, semi-supervised, and supervised classification paradigms. Case studies illustrate both non-Gaussian and Gaussian approaches to model selection.
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Data Science with Julia
Verlag: Chapman and Hall/CRC 2018-12-07, 2018
ISBN 10: 1138499994 ISBN 13: 9781138499997
Sprache: Englisch
Anbieter: Chiron Media, Wallingford, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 4 von 5 Sternen
EUR 140,65
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Mixture Model-Based Classification
Anbieter: Mispah books, Redhill, SURRE, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 4 von 5 Sternen
EUR 134,04
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Data Science with Julia
Anbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
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Data Science with Julia
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Data Science with Julia
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In den WarenkorbZustand: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. This is a great overview of the field of model-based clustering and classification by one of its leading developers. McNicholas provides a resource that I am certain will be used by researchers in statistics and related disciplines for quite some ti.
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Mixture Model-Based Classification
Verlag: Taylor & Francis, Chapman And Hall/CRC, 2020
ISBN 10: 0367736950 ISBN 13: 9780367736958
Sprache: Englisch
Anbieter: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 60,80
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In den WarenkorbTaschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -'This is a great overview of the field of model-based clustering and classification by one of its leading developers. McNicholas provides a resource that I am certain will be used by researchers in statistics and related disciplines for quite some time. The discussion of mixtures with heavy tails and asymmetric distributions will place this text as the authoritative, modern reference in the mixture modeling literature.' (Douglas Steinley, University of Missouri)Mixture Model-Based Classification is the first monograph devoted to mixture model-based approaches to clustering and classification. This is both a book for established researchers and newcomers to the field. A history of mixture models as a tool for classification is provided and Gaussian mixtures are considered extensively, including mixtures of factor analyzers and other approaches for high-dimensional data. Non-Gaussian mixtures are considered, from mixtures with components that parameterize skewness and/or concentration, right up to mixtures of multiple scaled distributions. Several other important topics are considered, including mixture approaches for clustering and classification of longitudinal data as well as discussion about how to define a clusterPaul D. McNicholas is the Canada Research Chair in Computational Statistics at McMaster University, where he is a Professor in the Department of Mathematics and Statistics. His research focuses on the use of mixture model-based approaches for classification, with particular attention to clustering applications, and he has published extensively within the field. He is an associate editor for several journals and has served as a guest editor for a number of special issues on mixture models. 236 pp. Englisch.
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Mixture Model-Based Classification
Verlag: Taylor & Francis, Chapman And Hall/CRC, 2020
ISBN 10: 0367736950 ISBN 13: 9780367736958
Sprache: Englisch
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
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In den WarenkorbTaschenbuch. Zustand: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - 'This is a great overview of the field of model-based clustering and classification by one of its leading developers. McNicholas provides a resource that I am certain will be used by researchers in statistics and related disciplines for quite some time. The discussion of mixtures with heavy tails and asymmetric distributions will place this text as the authoritative, modern reference in the mixture modeling literature.' (Douglas Steinley, University of Missouri)Mixture Model-Based Classification is the first monograph devoted to mixture model-based approaches to clustering and classification. This is both a book for established researchers and newcomers to the field. A history of mixture models as a tool for classification is provided and Gaussian mixtures are considered extensively, including mixtures of factor analyzers and other approaches for high-dimensional data. Non-Gaussian mixtures are considered, from mixtures with components that parameterize skewness and/or concentration, right up to mixtures of multiple scaled distributions. Several other important topics are considered, including mixture approaches for clustering and classification of longitudinal data as well as discussion about how to define a clusterPaul D. McNicholas is the Canada Research Chair in Computational Statistics at McMaster University, where he is a Professor in the Department of Mathematics and Statistics. His research focuses on the use of mixture model-based approaches for classification, with particular attention to clustering applications, and he has published extensively within the field. He is an associate editor for several journals and has served as a guest editor for a number of special issues on mixture models.
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