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Solutions Manual to Accompany Simulation and the Monte Carlo Method (Wiley Series in Probability and Statistics)
Buch 209 von 358: Wiley Series in Probability and StatisticsAnbieter: My Dead Aunt's Books, Hyattsville, MD, USA
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Simulation and the Monte Carlo Method
Buch 209 von 358: Wiley Series in Probability and StatisticsAnbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
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Simulation and the Monte Carlo Method
Buch 209 von 358: Wiley Series in Probability and StatisticsAnbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
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Solutions Manual to Accompany Simulation and the Monte Carlo Method
Buch 209 von 358: Wiley Series in Probability and StatisticsAnbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
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Simulation and the Monte Carlo Method
Buch 209 von 358: Wiley Series in Probability and StatisticsAnbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
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Data Science and Machine Learning: Mathematical and Statistical Methods (Chapman & Hall/CRC Machine Learning & Pattern Recognition)
Buch 15 von 15: Chapman & Hall/Crc Machine Learning & Pattern RecognitionAnbieter: World of Books (was SecondSale), Montgomery, IL, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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Simulation and the Monte Carlo Method
Buch 209 von 358: Wiley Series in Probability and StatisticsAnbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
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Zustand: New. pp. 188 2nd Edition.
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Data Science and Machine Learning : Mathematical and Statistical Methods
Anbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
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Data Science and Machine Learning : Mathematical and Statistical Methods
Anbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
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Data Science and Machine Learning: Mathematical and Statistical Methods (Chapman & Hall/CRC Machine Learning & Pattern Recognition)
Anbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
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Data Science and Machine Learning : Mathematical and Statistical Methods
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Data Science and Machine Learning: Mathematical and Statistical Methods (Chapman & Hall/CRC Machine Learning & Pattern Recognition)
Anbieter: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Deutschland
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Data Science and Machine Learning: Mathematical and Statistical Methods (Chapman & Hall/CRC Machine Learning & Pattern Recognition)
Anbieter: Chiron Media, Wallingford, Vereinigtes Königreich
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Data Science and Machine Learning : Mathematical and Statistical Methods
Anbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
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Handbook of Monte Carlo Methods (Wiley Series in Probability and Statistics)
Anbieter: MERS Goodwill, Saint Louis, MO, USA
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Data Science and Machine Learning
Sprache: Englisch
Verlag: Taylor and Francis Ltd, GB, 2025
ISBN 10: 1032488689 ISBN 13: 9781032488684
Hardback. Zustand: New. 2nd. Praise for the first edition:"In nine succinct but information-packed chapters, the authors provide a logically structured and robust introduction to the mathematical and statistical methods underpinning the still-evolving field of AI and data science."- Joacim Rocklöv and Albert A. Gayle, International Journal of Epidemiology, Volume 49, Issue 6"This book organizes the algorithms clearly and cleverly. The way the Python code was written follows the algorithm closely-very useful for readers who wish to understand the rationale and flow of the background knowledge."- Yin-Ju Lai and Chuhsing Kate Hsiao, Biometrics, Volume 77, Issue 4The purpose of Data Science and Machine Learning: Mathematical and Statistical Methods is to provide an accessible, yet comprehensive textbook intended for students interested in gaining a better understanding of the mathematics and statistics that underpin the rich variety of ideas and machine learning algorithms in data science.New in the Second EditionThis expanded edition provides updates across key areas of statistical learning: Monte Carlo Methods: A new section introducing regenerative rejection sampling - a simpler alternative to MCMC. Unsupervised Learning: Inclusion of two multidimensional diffusion kernel density estimators, as well as the bandwidth perturbation matching method for the optimal data-driven bandwidth selection. Regression: New automatic bandwidth selection for local linear regression. Feature Selection and Shrinkage: A new chapter introducing the klimax method for model selection in high-dimensions. Reinforcement Learning: A new chapter on contemporary topics such as policy iteration, temporal difference learning, and policy gradient methods, all complete with Python code. Appendices: Expanded treatment of linear algebra, functional analysis, and optimization that includes the coordinate-descent method and the novel Majorization-Minimization method for constrained optimization.Key Features:Focuses on mathematical understanding.Presentation is self-contained, accessible, and comprehensive.Extensive list of exercises and worked-out examples.Many concrete algorithms with Python code.Full color throughout and extensive indexing.A single-counter consecutive numbering of all theorems, definitions, equations, etc., for easier text searches.
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Data Science and Machine Learning : Mathematical and Statistical Methods, 1st Edition
Buch 15 von 15: Chapman & Hall/Crc Machine Learning & Pattern RecognitionAnbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
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The Elements of Hawkes Processes
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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The Elements of Hawkes Processes
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Data Science and Machine Learning : Mathematical and Statistical Methods, 1st Edition
Buch 15 von 15: Chapman & Hall/Crc Machine Learning & Pattern RecognitionAnbieter: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Deutschland
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Data Science and Machine Learning
Sprache: Englisch
Verlag: Taylor and Francis Ltd, GB, 2025
ISBN 10: 1032488689 ISBN 13: 9781032488684
Anbieter: Rarewaves.com USA, London, LONDO, Vereinigtes Königreich
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In den WarenkorbHardback. Zustand: New. 2nd. Praise for the first edition:"In nine succinct but information-packed chapters, the authors provide a logically structured and robust introduction to the mathematical and statistical methods underpinning the still-evolving field of AI and data science."- Joacim Rocklöv and Albert A. Gayle, International Journal of Epidemiology, Volume 49, Issue 6"This book organizes the algorithms clearly and cleverly. The way the Python code was written follows the algorithm closely-very useful for readers who wish to understand the rationale and flow of the background knowledge."- Yin-Ju Lai and Chuhsing Kate Hsiao, Biometrics, Volume 77, Issue 4The purpose of Data Science and Machine Learning: Mathematical and Statistical Methods is to provide an accessible, yet comprehensive textbook intended for students interested in gaining a better understanding of the mathematics and statistics that underpin the rich variety of ideas and machine learning algorithms in data science.New in the Second EditionThis expanded edition provides updates across key areas of statistical learning: Monte Carlo Methods: A new section introducing regenerative rejection sampling - a simpler alternative to MCMC. Unsupervised Learning: Inclusion of two multidimensional diffusion kernel density estimators, as well as the bandwidth perturbation matching method for the optimal data-driven bandwidth selection. Regression: New automatic bandwidth selection for local linear regression. Feature Selection and Shrinkage: A new chapter introducing the klimax method for model selection in high-dimensions. Reinforcement Learning: A new chapter on contemporary topics such as policy iteration, temporal difference learning, and policy gradient methods, all complete with Python code. Appendices: Expanded treatment of linear algebra, functional analysis, and optimization that includes the coordinate-descent method and the novel Majorization-Minimization method for constrained optimization.Key Features:Focuses on mathematical understanding.Presentation is self-contained, accessible, and comprehensive.Extensive list of exercises and worked-out examples.Many concrete algorithms with Python code.Full color throughout and extensive indexing.A single-counter consecutive numbering of all theorems, definitions, equations, etc., for easier text searches.
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Zustand: New. 1st ed. 2021 edition NO-PA16APR2015-KAP.
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Zustand: New. Zdravko I. Botev, PhD, is the pioneer of several modern statistical methodologies, including the diffusion kernel density estimator, the generalized splitting method for rare-event simulation, the bandwidth perturbation matching.
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Handbook of Monte Carlo Methods
Anbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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Handbook of Monte Carlo Methods
Anbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
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Data Science and Machine Learning
Sprache: Englisch
Verlag: Taylor and Francis Ltd, GB, 2025
ISBN 10: 1032488689 ISBN 13: 9781032488684
Anbieter: Rarewaves USA United, OSWEGO, IL, USA
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In den WarenkorbHardback. Zustand: New. 2nd. Praise for the first edition:"In nine succinct but information-packed chapters, the authors provide a logically structured and robust introduction to the mathematical and statistical methods underpinning the still-evolving field of AI and data science."- Joacim Rocklöv and Albert A. Gayle, International Journal of Epidemiology, Volume 49, Issue 6"This book organizes the algorithms clearly and cleverly. The way the Python code was written follows the algorithm closely-very useful for readers who wish to understand the rationale and flow of the background knowledge."- Yin-Ju Lai and Chuhsing Kate Hsiao, Biometrics, Volume 77, Issue 4The purpose of Data Science and Machine Learning: Mathematical and Statistical Methods is to provide an accessible, yet comprehensive textbook intended for students interested in gaining a better understanding of the mathematics and statistics that underpin the rich variety of ideas and machine learning algorithms in data science.New in the Second EditionThis expanded edition provides updates across key areas of statistical learning: Monte Carlo Methods: A new section introducing regenerative rejection sampling - a simpler alternative to MCMC. Unsupervised Learning: Inclusion of two multidimensional diffusion kernel density estimators, as well as the bandwidth perturbation matching method for the optimal data-driven bandwidth selection. Regression: New automatic bandwidth selection for local linear regression. Feature Selection and Shrinkage: A new chapter introducing the klimax method for model selection in high-dimensions. Reinforcement Learning: A new chapter on contemporary topics such as policy iteration, temporal difference learning, and policy gradient methods, all complete with Python code. Appendices: Expanded treatment of linear algebra, functional analysis, and optimization that includes the coordinate-descent method and the novel Majorization-Minimization method for constrained optimization.Key Features:Focuses on mathematical understanding.Presentation is self-contained, accessible, and comprehensive.Extensive list of exercises and worked-out examples.Many concrete algorithms with Python code.Full color throughout and extensive indexing.A single-counter consecutive numbering of all theorems, definitions, equations, etc., for easier text searches.
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Data Science and Machine Learning: Mathematical and Statistical Methods
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
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In den WarenkorbHardcover. Zustand: Brand New. 2nd edition. 760 pages. 10.00x7.00x10.00 inches. In Stock.
