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9783030769734 - Multivariate Data Analysis on Matrix Manifolds: (with Manopt) (Springer Series in the Data Sciences) von Trendafilov, Nickolay; Gallo, Michele (27 Ergebnisse)
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Multivariate Data Analysis on Matrix Manifolds : With Manopt
Buch 9 von 11: Springer Series in the Data SciencesAnbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
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Multivariate Data Analysis on Matrix Manifolds : With Manopt
Buch 9 von 11: Springer Series in the Data SciencesAnbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
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Multivariate Data Analysis on Matrix Manifolds
Buch 9 von 11: Springer Series in the Data SciencesAnbieter: PBShop.store US, Wood Dale, IL, USA
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Multivariate Data Analysis on Matrix Manifolds
Buch 9 von 11: Springer Series in the Data SciencesAnbieter: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Vereinigtes Königreich
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Multivariate Data Analysis on Matrix Manifolds
Buch 9 von 11: Springer Series in the Data SciencesSprache: Englisch
Verlag: Springer Nature Switzerland AG, CH, 2021
ISBN 10: 3030769739 ISBN 13: 9783030769734
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In den WarenkorbHardback. Zustand: New. 2021 ed. This graduate-level textbook aims to give a unified presentation and solution of several commonly used techniques for multivariate data analysis (MDA). Unlike similar texts, it treats the MDA problems as optimization problems on matrix manifolds defined by the MDA model parameters, allowing them to be solved using (free) optimization software Manopt. The book includes numerous in-text examples as well as Manopt codes and software guides, which can be applied directly or used as templates for solving similar and new problems. The first two chapters provide an overview and essential background for studying MDA, giving basic information and notations. Next, it considers several sets of matrices routinely used in MDA as parameter spaces, along with their basic topological properties. A brief introduction to matrix (Riemannian) manifolds and optimization methods on them with Manopt complete the MDA prerequisite. The remaining chapters study individual MDA techniques in depth. The number ofexercises complement the main text with additional information and occasionally involve open and/or challenging research questions. Suitable fields include computational statistics, data analysis, data mining and data science, as well as theoretical computer science, machine learning and optimization. It is assumed that the readers have some familiarity with MDA and some experience with matrix analysis, computing, and optimization.
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MULTIVARIATE DATA ANALYSIS ON MATRIX MANIFOLDS
Buch 9 von 11: Springer Series in the Data SciencesAnbieter: Romtrade Corp., STERLING HEIGHTS, MI, USA
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Multivariate Data Analysis on Matrix Manifolds
Buch 9 von 11: Springer Series in the Data SciencesAnbieter: Basi6 International, Irving, TX, USA
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Multivariate Data Analysis on Matrix Manifolds: (with Manopt) (Springer Series in the Data Sciences)
Buch 9 von 11: Springer Series in the Data SciencesAnbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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Multivariate Data Analysis on Matrix Manifolds
Buch 9 von 11: Springer Series in the Data SciencesAnbieter: Basi6 International, Irving, TX, USA
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Multivariate Data Analysis on Matrix Manifolds : With Manopt
Buch 9 von 11: Springer Series in the Data SciencesAnbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
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Multivariate Data Analysis on Matrix Manifolds
Buch 9 von 11: Springer Series in the Data SciencesAnbieter: Basi6 International, Irving, TX, USA
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Multivariate Data Analysis on Matrix Manifolds: (with Manopt) (Springer Series in the Data Sciences) 1st ed. 2021 Edition
Buch 9 von 11: Springer Series in the Data SciencesAnbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
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Multivariate Data Analysis on Matrix Manifolds: (with Manopt) (Springer Series in the Data Sciences)
Buch 9 von 11: Springer Series in the Data SciencesAnbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
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Multivariate Data Analysis on Matrix Manifolds : With Manopt
Buch 9 von 11: Springer Series in the Data SciencesAnbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
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Multivariate Data Analysis on Matrix Manifolds: (with Manopt) (Springer Series in the Data Sciences) 1st ed. 2021 Edition
Buch 9 von 11: Springer Series in the Data SciencesAnbieter: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Deutschland
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Multivariate Data Analysis on Matrix Manifolds: (with Manopt) (Springer Series in the Data Sciences)
Buch 9 von 11: Springer Series in the Data SciencesAnbieter: Chiron Media, Wallingford, Vereinigtes Königreich
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Multivariate Data Analysis on Matrix Manifolds
Buch 9 von 11: Springer Series in the Data SciencesSprache: Englisch
Verlag: Springer, Berlin|Springer International Publishing|Springer, 2021
ISBN 10: 3030769739 ISBN 13: 9783030769734
Zustand: New. Unlike similar texts, it treats the MDA problems as optimization problems on matrix manifolds defined by the MDA model parameters, allowing them to be solved using (free) optimization software Manopt.This graduate-level textbook aims to give a unified p.
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MULTIVARIATE DATA ANALYSIS ON MATRIX MAN
Buch 9 von 11: Springer Series in the Data SciencesAnbieter: Speedyhen, Hertfordshire, Vereinigtes Königreich
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Multivariate Data Analysis on Matrix Manifolds
Buch 9 von 11: Springer Series in the Data SciencesSprache: Englisch
Verlag: Springer Nature Switzerland AG, CH, 2021
ISBN 10: 3030769739 ISBN 13: 9783030769734
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Multivariate Data Analysis on Matrix Manifolds : (with Manopt)
Buch 9 von 11: Springer Series in the Data SciencesSprache: Englisch
Verlag: Springer, Palgrave Macmillan, 2021
ISBN 10: 3030769739 ISBN 13: 9783030769734
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
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Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This graduate-level textbook aims to give a unified presentation and solution of several commonly used techniques for multivariate data analysis (MDA). Unlike similar texts, it treats the MDA problems as optimization problems on matrix manifolds defined by the MDA model parameters, allowing them to be solved using (free) optimization software Manopt. The book includes numerous in-text examples as well as Manopt codes and software guides, which can be applied directly or used as templates for solving similar and new problems. The first two chapters provide an overview and essential background for studying MDA, giving basic information and notations. Next, it considers several sets of matrices routinely used in MDA as parameter spaces, along with their basic topological properties. A brief introduction to matrix (Riemannian) manifolds and optimization methods on them with Manopt complete the MDA prerequisite. The remaining chapters study individual MDA techniques in depth. The number ofexercises complement the main text with additional information and occasionally involve open and/or challenging research questions. Suitable fields include computational statistics, data analysis, data mining and data science, as well as theoretical computer science, machine learning and optimization. It is assumed that the readers have some familiarity with MDA and some experience with matrix analysis, computing, and optimization.
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Multivariate Data Analysis on Matrix Manifolds
Buch 9 von 11: Springer Series in the Data SciencesAnbieter: Basi6 International, Irving, TX, USA
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Zustand: Brand New. New. US edition. Print on demand title. Delivery takes 20-25 days.
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Multivariate Data Analysis on Matrix Manifolds (eng)
Buch 9 von 11: Springer Series in the Data SciencesAnbieter: Brook Bookstore On Demand, Napoli, NA, Italien
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Multivariate Data Analysis on Matrix Manifolds
Buch 9 von 11: Springer Series in the Data SciencesSprache: Englisch
Verlag: Springer International Publishing Sep 2021, 2021
ISBN 10: 3030769739 ISBN 13: 9783030769734
Anbieter: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Deutschland
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Buch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This graduate-level textbook aims to give a unified presentation and solution of several commonly used techniques for multivariate data analysis (MDA). Unlike similar texts, it treats the MDA problems as optimization problems on matrix manifolds defined by the MDA model parameters, allowing them to be solved using (free) optimization software Manopt. The book includes numerous in-text examples as well as Manopt codes and software guides, which can be applied directly or used as templates for solving similar and new problems. The first two chapters provide an overview and essential background for studying MDA, giving basic information and notations. Next, it considers several sets of matrices routinely used in MDA as parameter spaces, along with their basic topological properties. A brief introduction to matrix (Riemannian) manifolds and optimization methods on them with Manopt complete the MDA prerequisite. The remaining chapters study individual MDA techniques in depth. The number of exercises complement the main text with additional information and occasionally involve open and/or challenging research questions. Suitable fields include computational statistics, data analysis, data mining and data science, as well as theoretical computer science, machine learning and optimization. It is assumed that the readers have some familiarity with MDA and some experience with matrix analysis, computing, and optimization. 472 pp. Englisch.
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Multivariate Data Analysis on Matrix Manifolds
Buch 9 von 11: Springer Series in the Data SciencesSprache: Englisch
Verlag: Springer, Palgrave Macmillan Sep 2021, 2021
ISBN 10: 3030769739 ISBN 13: 9783030769734
Anbieter: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Deutschland
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Buch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This graduate-level textbook aims to give a unified presentation and solution of several commonly used techniques for multivariate data analysis (MDA). Unlike similar texts, it treats the MDA problems as optimization problems on matrix manifolds defined by the MDA model parameters, allowing them to be solved using (free) optimization software Manopt. The book includes numerous in-text examples as well as Manopt codes and software guides, which can be applied directly or used as templates for solving similar and new problems. The first two chapters provide an overview and essential background for studying MDA, giving basic information and notations. Next, it considers several sets of matrices routinely used in MDA as parameter spaces, along with their basic topological properties. A brief introduction to matrix (Riemannian) manifolds and optimization methods on them with Manopt complete the MDA prerequisite. The remaining chapters study individual MDA techniques in depth. The number ofexercises complement the main text with additional information and occasionally involve open and/or challenging research questions. Suitable fields include computational statistics, data analysis, data mining and data science, as well as theoretical computer science, machine learning and optimization. It is assumed that the readers have some familiarity with MDA and some experience with matrix analysis, computing, and optimization.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 472 pp. Englisch.
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Buch. Zustand: Neu. Multivariate Data Analysis on Matrix Manifolds | (with Manopt) | Nickolay Trendafilov (u. a.) | Buch | Springer Series in the Data Sciences | xx | Englisch | 2021 | Springer | EAN 9783030769734 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu Print on Demand.
