Fundamentals data analytics view von mathar rudolf (14 Ergebnisse)
Fundamentals of Data Analytics: With a View to Machine Learning
Mathar, Rudolf; Alirezaei, Gholamreza; Balda, Emilio; Behboodi, Arash
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Fundamentals of Data Analytics : With a View to Machine Learning
Mathar, Rudolf; Alirezaei, Gholamreza; Balda, Emilio; Behboodi, Arash
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Mathar, Rudolf; Alirezaei, Gholamreza; Balda, Emilio; Behboodi, Arash
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Mathar, Rudolf; Alirezaei, Gholamreza; Balda, Emilio; Behboodi, Arash
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Fundamentals of Data Analytics: With a View to Machine Learning
Mathar, Rudolf; Alirezaei, Gholamreza; Balda, Emilio; Behboodi, Arash
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Fundamentals of Data Analytics | With a View to Machine Learning | Rudolf Mathar (u. a.) | Taschenbuch | xi | Englisch | 2021 | Springer | EAN 9783030568337 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbiete…r: preigu.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book introduces the basic methodologies for successful data analytics. Matrix optimization and approximation are explained in detail and extensively applied to dimensionality reduction by principal component analysis and multidimensional scaling…. Diffusion maps and spectral clustering are derived as powerful tools. The methodological overlap between data science and machine learning is emphasized by demonstrating how data science is used for classification as well as supervised and unsupervised learning.
Fundamentals of Data Analytics: With a View to Machine Learning
Mathar, Rudolf/ Alirezaei, Gholamreza/ Balda, Emilio/ Behboodi, Arash
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Mathar, Rudolf; Alirezaei, Gholamreza; Balda, Emilio; Behboodi, Arash
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Mathar, Rudolf; Alirezaei, Gholamreza; Balda, Emilio; Behboodi, Arash
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Buch. Zustand: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - This book introduces the basic methodologies for successful data analytics. Matrix optimization and approximation are explained in detail and extensively applied to dimensionality reduction by principal component analysis and multidimensional sca…ling. Diffusion maps and spectral clustering are derived as powerful tools. The methodological overlap between data science and machine learning is emphasized by demonstrating how data science is used for classification as well as supervised and unsupervised learning.
