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Information-Theoretic Methods in Data Science
Sprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press, 2020
ISBN 10: 1108427138 ISBN 13: 9781108427135
Anbieter: WorldofBooks, Goring-By-Sea, WS, Vereinigtes Königreich
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Sprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press, 2020
ISBN 10: 1108427138 ISBN 13: 9781108427135
Anbieter: Romtrade Corp., STERLING HEIGHTS, MI, USA
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Sprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press, 2020
ISBN 10: 1108427138 ISBN 13: 9781108427135
Anbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
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Information-Theoretic Methods in Data Science
Sprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press, 2020
ISBN 10: 1108427138 ISBN 13: 9781108427135
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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Verlag: Cambridge University Press, 2020
ISBN 10: 1108427138 ISBN 13: 9781108427135
Anbieter: Kennys Bookstore, Olney, MD, USA
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Information-theoretic Methods in Data Science
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
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In den WarenkorbHardcover. Zustand: Brand New. 538 pages. 9.50x6.75x1.25 inches. In Stock.
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Sprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press, 2020
ISBN 10: 1108427138 ISBN 13: 9781108427135
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
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Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Learn about the state-of-the-art at the interface between information theory and data science with this first unified treatment of the subject. Written by leading experts in a clear, tutorial style, and using consistent notation and definitions throughout, it shows how information-theoretic methods are being used in data acquisition, data representation, data analysis, and statistics and machine learning. Coverage is broad, with chapters on signal acquisition, data compression, compressive sensing, data communication, representation learning, emerging topics in statistics, and much more. Each chapter includes a topic overview, definition of the key problems, emerging and open problems, and an extensive reference list, allowing readers to develop in-depth knowledge and understanding. Providing a thorough survey of the current research area and cutting-edge trends, this is essential reading for graduate students and researchers working in information theory, signal processing, machine learning, and statistics.
