Alan izenman (14 Ergebnisse)
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2008
Serie: Springer Texts in Statistics, Buch 36 von 111. Buch 36 von 111 - Springer Texts in Statistics
- Hardcover
Anbieter: Books From California, Simi Valley, CA, USABooks From California
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- Hardcover
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Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2008
Serie: Springer Texts in Statistics, Buch 36 von 111. Buch 36 von 111 - Springer Texts in Statistics
- Hardcover
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- Hardcover
Anbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes KönigreichMajestic Books
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Zustand: New.
Weitere BilderSprache: Englisch
Verlag: Springer, 2008
Serie: Springer Texts in Statistics, Buch 36 von 111. Buch 36 von 111 - Springer Texts in Statistics
- Hardcover
Anbieter: Buchkanzlei, Bremen, DeutschlandBuchkanzlei
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Hardcover. Zustand: Sehr gut. 758 pp Spine slightly discolored, otherwise very well-preserved copy 377 Sprache: Englisch Gewicht in Gramm: 1339.
- Hardcover
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes KönigreichRia Christie Collections
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Zustand: New. In.
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Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes KönigreichRevaluation Books
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Hardcover. Zustand: Brand New. 484 pages. 10.00x7.00x1.25 inches. In Stock.
Sprache: Englisch
Verlag: Humana, 2016
Serie: Springer Texts in Statistics, Buch 36 von 111. Buch 36 von 111 - Springer Texts in Statistics
- Softcover
Anbieter: preigu, Osnabrück, Deutschlandpreigu
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Modern Multivariate Statistical Techniques | Regression, Classification, and Manifold Learning | Alan J. Izenman | Taschenbuch | Springer Texts in Statistics | xxv | Englisch | 2016 | Humana | EAN 9781493938322 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelbe…rg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
- Hardcover
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- Hardcover
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Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This text on the theory and applications of network science is aimed at beginning graduate students in statistics, data science, computer science, machine learning, and mathematics, as well as advanced students in business, computational biology, physics, s…ocial science, and engineering working with large, complex relational data sets. It provides an exciting array of analysis tools, including probability models, graph theory, and computational algorithms, exposing students to ways of thinking about types of data that are different from typical statistical data. Concepts are demonstrated in the context of real applications, such as relationships between financial institutions, between genes or proteins, between neurons in the brain, and between terrorist groups. Methods and models described in detail include random graph models, percolation processes, methods for sampling from huge networks, network partitioning, and community detection. In addition to static networks the book introduces dynamic networks such as epidemics, where time is an important component.
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, Humana, 2016
Serie: Springer Texts in Statistics, Buch 36 von 111. Buch 36 von 111 - Springer Texts in Statistics
- Softcover
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Remarkable advances in computation and data storage and the ready availability of huge data sets have been the keys to the growth of the new disciplines of data mining and machine learning, while the enormous success of the Human Genome Project has o…pened up the field of bioinformatics. These exciting developments, which led to the introduction of many innovative statistical tools for high-dimensional data analysis, are described here in detail. The author takes a broad perspective; for the first time in a book on multivariate analysis, nonlinear methods are discussed in detail as well as linear methods. Techniques covered range from traditional multivariate methods, such as multiple regression, principal components, canonical variates, linear discriminant analysis, factor analysis, clustering, multidimensional scaling, and correspondence analysis, to the newer methods of density estimation, projection pursuit, neural networks, multivariate reduced-rank regression, nonlinear manifold learning, bagging, boosting, random forests, independent component analysis, support vector machines, and classification and regression trees. Another unique feature of this book is the discussion of database management systems.This book is appropriate for advanced undergraduate students, graduate students, and researchers in statistics, computer science, artificial intelligence, psychology, cognitive sciences, business, medicine, bioinformatics, and engineering. Familiarity with multivariable calculus, linear algebra, and probability and statistics is required. The book presents a carefully-integrated mixture of theory and applications, and of classical and modern multivariate statistical techniques, including Bayesian methods. There are over 60 interesting data sets used as examples in the book, over 200 exercises, and many color illustrations and photographs.
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, Humana, 2008
Serie: Springer Texts in Statistics, Buch 36 von 111. Buch 36 von 111 - Springer Texts in Statistics
- Hardcover
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Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Remarkable advances in computation and data storage and the ready availability of huge data sets have been the keys to the growth of the new disciplines of data mining and machine learning, while the enormous success of the Human Genome Project has opened u…p the field of bioinformatics. These exciting developments, which led to the introduction of many innovative statistical tools for high-dimensional data analysis, are described here in detail. The author takes a broad perspective; for the first time in a book on multivariate analysis, nonlinear methods are discussed in detail as well as linear methods. Techniques covered range from traditional multivariate methods, such as multiple regression, principal components, canonical variates, linear discriminant analysis, factor analysis, clustering, multidimensional scaling, and correspondence analysis, to the newer methods of density estimation, projection pursuit, neural networks, multivariate reduced-rank regression, nonlinear manifold learning, bagging, boosting, random forests, independent component analysis, support vector machines, and classification and regression trees. Another unique feature of this book is the discussion of database management systems.This book is appropriate for advanced undergraduate students, graduate students, and researchers in statistics, computer science, artificial intelligence, psychology, cognitive sciences, business, medicine, bioinformatics, and engineering. Familiarity with multivariable calculus, linear algebra, and probability and statistics is required. The book presents a carefully-integrated mixture of theory and applications, and of classical and modern multivariate statistical techniques, including Bayesian methods. There are over 60 interesting data sets used as examples in the book, over 200 exercises, and many color illustrations and photographs.
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2008
Serie: Springer Texts in Statistics, Buch 36 von 111. Buch 36 von 111 - Springer Texts in Statistics
- Hardcover
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Sprache: Englisch
Verlag: Springer Verlag, 2008
Serie: Springer Texts in Statistics, Buch 36 von 111. Buch 36 von 111 - Springer Texts in Statistics
- Hardcover
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Hardcover. Zustand: Brand New. 1st edition. 734 pages. 9.75x6.50x1.50 inches. In Stock.
