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Model-Based Clustering and Classification for Data Science: With Applications in R (Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics, Series Number 50)
Verlag: Cambridge University Press (edition 1), 2019
ISBN 10: 110849420X ISBN 13: 9781108494205
Sprache: Englisch
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Model-Based Clustering and Classification for Data Science: With Applications in R (Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics)
Verlag: Cambridge University Press, 2019
ISBN 10: 110849420X ISBN 13: 9781108494205
Sprache: Englisch
Anbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
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Model-Based Clustering and Classification for Data Science: With Applications in R (Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics, Series Number 50)
Verlag: Cambridge University Press, 2019
ISBN 10: 110849420X ISBN 13: 9781108494205
Sprache: Englisch
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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Model-Based Clustering and Classification for Data Science: With Applications in R
Verlag: Cambridge University Press, 2019
ISBN 10: 110849420X ISBN 13: 9781108494205
Sprache: Englisch
Anbieter: Kennys Bookstore, Olney, MD, USA
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In den WarenkorbZustand: New. This accessible but rigorous introduction is written for advanced undergraduates and beginning graduate students in data science, as well as researchers and practitioners. It shows how a statistical framework yields sound estimation, testing and prediction .
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Model-based Clustering and Classification for Data Science: With Applications in R
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
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In den WarenkorbHardcover. Zustand: Brand New. 427 pages. 10.00x7.00x1.00 inches. In Stock.
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Model-based Clustering and Classification for Data Science
Verlag: Cambridge University Press, 2019
ISBN 10: 110849420X ISBN 13: 9781108494205
Sprache: Englisch
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 103,88
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In den WarenkorbBuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Colorful example-rich introduction to the state-of-the-art for students in data science, as well as researchers and practitioners.
