Principles and Theory for Data Mining and Machine Learning (Springer Series in Statistics)
Clarke, Bertrand; Fokoue, Ernest; Zhang, Hao Helen
ISBN 10: 0387981349 ISBN 13: 9780387981345
Verlag: Springer, 2009
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Hardcover
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Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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Inhaltsangabe:
Extensive treatment of the most up-to-date topics
Provides the theory and concepts behind popular and emerging methods
Range of topics drawn from Statistics, Computer Science, and Electrical Engineering
Über die Autorin bzw. den Autor: Charlotte y Peter Fiell son dos autoridades en historia, teoría y crítica del diseño y han escrito más de sesenta libros sobre la materia, muchos de los cuales se han convertido en éxitos de ventas. También han impartido conferencias y cursos como profesores invitados, han comisariado exposiciones y asesorado a fabricantes, museos, salas de subastas y grandes coleccionistas privados de todo el mundo. Los Fiell han escrito numerosos libros para TASCHEN, entre los que se incluyen 1000 Chairs, Diseño del siglo XX, El diseño industrial de la A a la Z, Scandinavian Design y Diseño del siglo XXI.
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Bibliografische Details
Titel: Principles and Theory for Data Mining and ...
Verlag: Springer
Erscheinungsdatum: 2009
Einband: Hardcover
Zustand: New
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Principles and Theory for Data Mining and Machine Learning
Anbieter: Buchpark, Trebbin, Deutschland
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Zustand: Sehr gut. Zustand: Sehr gut | Seiten: 786 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | This book provides a thorough introduction to the most important topics in data mining and machine learning. All the topics covered have undergone rapid development and this treatment offers a modern perspective emphasizing the most recent contributions. Artikel-Nr. 5160428/12
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Principles and Theory for Data Mining and Machine Learning
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Gebunden. Zustand: New. This is a more theoretical book on the same subject as the book on statistical learning by Hastie/Tibshirani/Friedman.Extensive treatment of the most up-to-date topicsProvides the theory and concepts behind popular and emerging methodsR. Artikel-Nr. 5913179
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Principles and Theory for Data Mining and Machine Learning
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Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - The idea for this book came from the time the authors spent at the Statistics and Applied Mathematical Sciences Institute (SAMSI) in Research Triangle Park in North Carolina starting in fall 2003. The rst author was there for a total of two years, the rst year as a Duke/SAMSI Research Fellow. The second author was there for a year as a Post-Doctoral Scholar. The third author has the great fortune to be in RTP p- manently. SAMSI was - and remains - an incredibly rich intellectual environment with a general atmosphere of free-wheeling inquiry that cuts across established elds. SAMSI encourages creativity: It is the kind of place where researchers can be found at work in the small hours of the morning - computing, interpreting computations, and developing methodology. Visiting SAMSI is a unique and wonderful experience. The people most responsible for making SAMSI the great success it is include Jim Berger, Alan Karr, and Steve Marron. We would also like to express our gratitude to Dalene Stangl and all the others from Duke, UNC-Chapel Hill, and NC State, as well as to the visitors (short and long term) who were involved in the SAMSI programs. It was a magical time we remember with ongoing appreciation. Artikel-Nr. 9780387981345
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Principles and Theory for Data Mining and Machine Learning
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
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Hardcover. Zustand: Brand New. 1st edition. 786 pages. 9.50x6.50x1.50 inches. In Stock. Artikel-Nr. x-0387981349
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