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probabilistic data driven modeling von aste tomaso (8 Ergebnisse)
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Probabilistic Data-Driven Modeling
Sprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press, 2025
ISBN 10: 100922185X ISBN 13: 9781009221856
Anbieter: Books From California, Simi Valley, CA, USA
Verkäuferbewertung 4 von 5 Sternen
hardcover. Zustand: Very Good.
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Probabilistic Data-Driven Modeling
Sprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press, 2025
ISBN 10: 100922185X ISBN 13: 9781009221856
Anbieter: WorldofBooks, Goring-By-Sea, WS, Vereinigtes Königreich
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In den WarenkorbPaperback. Zustand: Very Good. The book has been read, but is in excellent condition. Pages are intact and not marred by notes or highlighting. The spine remains undamaged.
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Probabilistic Data-Driven Modeling
Sprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press, 2025
ISBN 10: 100922185X ISBN 13: 9781009221856
Hardcover. Zustand: New.
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Probabilistic Data-Driven Modeling
Sprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press, 2025
ISBN 10: 100922185X ISBN 13: 9781009221856
Anbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 4 von 5 Sternen
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Probabilistic Data-Driven Modeling
Sprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press, 2025
ISBN 10: 100922185X ISBN 13: 9781009221856
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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Probabilistic Data-Driven Modeling
Sprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press, 2025
ISBN 10: 100922185X ISBN 13: 9781009221856
Anbieter: Kennys Bookstore, Olney, MD, USA
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Probabilistic Data-driven Modeling
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
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In den WarenkorbHardcover. Zustand: Brand New. 420 pages. 9.96x6.97x0.50 inches. In Stock.
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Probabilistic Data-Driven Modeling
Sprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press, 2025
ISBN 10: 100922185X ISBN 13: 9781009221856
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book introduces relevant and established data-driven modeling tools currently in use or in development, which will help readers master the art and science of constructing models from data and dive into different application areas. It presents statistical tools useful to individuate regularities, discover patterns and laws in complex datasets, and demonstrates how to apply them to devise models that help to understand these systems and predict their behaviors. By focusing on the estimation of multivariate probabilities, the book shows that the entire domain, from linear regressions to deep learning neural networks, can be formulated in probabilistic terms. This book provides the right balance between accessibility and mathematical rigor for applied data science or operations research students, graduate students in CSE, and machine learning and uncertainty quantification researchers who use statistics in their field. Background in probability theory and undergraduate mathematics is assumed.
