Taimre thomas (49 Ergebnisse)
Solutions Manual to Accompany Simulation and the Monte Carlo Method (Wiley Series in Probability and Statistics)
Kroese, Dirk P.; Taimre, Thomas; Botev, Zdravko I.; Rubinstein, Reuven Y.
Sprache: Englisch
Verlag: Wiley-Interscience, 2007
Serie: Wiley Series in Probability and Statistics, Buch 209 von 358. Buch 209 von 358 - Wiley Series in Probability and Statistics
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Simulation and the Monte Carlo Method
Kroese, Dirk P.; Taimre, Thomas; Botev, Zdravko I.; Rubinstein, Reuven Y.
Sprache: Englisch
Verlag: Wiley-Interscience, 2007
Serie: Wiley Series in Probability and Statistics, Buch 209 von 358. Buch 209 von 358 - Wiley Series in Probability and Statistics
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Simulation and the Monte Carlo Method
Kroese, Dirk P.; Taimre, Thomas; Botev, Zdravko I.; Rubinstein, Reuven Y.
Sprache: Englisch
Verlag: Wiley-Interscience, 2007
Serie: Wiley Series in Probability and Statistics, Buch 209 von 358. Buch 209 von 358 - Wiley Series in Probability and Statistics
- Softcover
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Solutions Manual to Accompany Simulation and the Monte Carlo Method
Kroese Dirk P. Rubinstein Reuven Y. Botev Zdravko I. Taimre Thomas
Sprache: Englisch
Verlag: John Wiley & Sons, 2007
Serie: Wiley Series in Probability and Statistics, Buch 209 von 358. Buch 209 von 358 - Wiley Series in Probability and Statistics
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hardcover. Zustand: Fine.
Simulation and the Monte Carlo Method
Kroese, Dirk P.; Taimre, Thomas; Botev, Zdravko I.; Rubinstein, Reuven Y.
Sprache: Englisch
Verlag: Wiley-Interscience, 2007
Serie: Wiley Series in Probability and Statistics, Buch 209 von 358. Buch 209 von 358 - Wiley Series in Probability and Statistics
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Simulation and the Monte Carlo Method
Kroese, Dirk P.; Taimre, Thomas; Botev, Zdravko I.; Rubinstein, Reuven Y.
Sprache: Englisch
Verlag: Wiley-Interscience, 2007
Serie: Wiley Series in Probability and Statistics, Buch 209 von 358. Buch 209 von 358 - Wiley Series in Probability and Statistics
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Solutions Manual to Accompany Simulation and the Monte Carlo Method
Dirk P. Kroese Reuven Y. Rubinstein Zdravko I. Botev Thomas Taimre
Sprache: Englisch
Verlag: John Wiley & Sons, 2007
Serie: Wiley Series in Probability and Statistics, Buch 209 von 358. Buch 209 von 358 - Wiley Series in Probability and Statistics
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Data Science and Machine Learning: Mathematical and Statistical Methods (Chapman & Hall/CRC Machine Learning & Pattern Recognition)
Botev, Zdravko; Kroese, Dirk P.; Taimre, Thomas; Vaisman, Radislav
Sprache: Englisch
Verlag: Chapman and Hall/CRC, 2019
Serie: Chapman & Hall/Crc Machine Learning & Pattern Recognition, Buch 15 von 15. Buch 15 von 15 - Chapman & Hall/Crc Machine Learning & Pattern Recognition
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Data Science and Machine Learning: Mathematical and Statistical Methods (Chapman & Hall/CRC Machine Learning & Pattern Recognition)
Botev, Zdravko Zdravko Botev, Dirk P. Kroese, Thomas Taimre,
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Data Science and Machine Learning : Mathematical and Statistical Methods, 1st Edition
Botev, Zdravko; Kroese, Dirk P.; Taimre, Thomas; Vaisman, Radislav
Sprache: Englisch
Verlag: Taylor & Francis Group, 2019
Serie: Chapman & Hall/Crc Machine Learning & Pattern Recognition, Buch 15 von 15. Buch 15 von 15 - Chapman & Hall/Crc Machine Learning & Pattern Recognition
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Zustand: New.
- Hardcover
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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, Internatio…nal 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.
- Hardcover
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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, Internatio…nal 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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Anbieter: Books Puddle, New York, NY, USABooks Puddle
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Zustand: New. 1st ed. 2021 edition NO-PA16APR2015-KAP.
Data Science and Machine Learning
Zdravko Botev (University of New South Wales)|Dirk P. Kroese|Thomas Taimre
- Hardcover
Anbieter: moluna, Greven, Deutschlandmoluna
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EUR 112,86
EUR 48,99 VersandVersand von Deutschland nach USAAnzahl: 3 verfügbar
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.
- Hardcover
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