Towards Advanced Data Analysis by Combining Soft Computing and Statistics
Lingua: inglese
Editore: Springer Spektrum, 2012
- Rilegato
- Nuovo
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Soft computing, as an engineering science, and statistics, as a classical branch of mathematics, emphasize different aspects of data analysis.Soft computing focuses on obtaining working solutions quickly, accepting approximations and unconventional approaches. Its strength lies in its flexibility to create models that suit the needs arising in applications. In addition, it emphasizes the need for intuitive and interpretable models, which are tolerant to imprecision and uncertainty.Statistics is more rigorous and focuses on establishing objective conclusions based on experimental data by analyzing the possible situations and their (relative) likelihood. It emphasizes the need for mathematical methods and tools to assess solutions and guarantee performance.Combining the two fields enhances the robustness and generalizability of data analysis methods, while preserving the flexibility to solve real-world problems efficiently and intuitively.…
Codice articolo 9783642302770
- Titolo
- Towards Advanced Data Analysis by Combining Soft Computing and Statistics
- Autore
- María Ángeles Gil
- Editore
- Springer Spektrum
- Anno di pubblicazione
- 2012
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3642302777
- ISBN 13
- 9783642302770
- Peso dell'articolo
- 746 grammi
- Dimensioni
- 241x160x26 mm
Soft computing focuses on obtaining working solutions quickly, accepting approximations and unconventional approaches. Its strength lies in its flexibility to create models that suit the needs arising in applications. In addition, it emphasizes the need for intuitive and interpretable models, which are tolerant to imprecision and uncertainty.
Statistics is more rigorous and focuses on establishing objective conclusions based on experimental data by analyzing the possible situations and their (relative) likelihood. It emphasizes the need for mathematical methods and tools to assess solutions and guarantee performance.
Combining the two fields enhances the robustness and generalizability of data analysis methods, while preserving the flexibility to solve real-world problems efficiently and intuitively.
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Dalla quarta di copertina
Soft computing, as an engineering science, and statistics, as a classical branch of mathematics, emphasize different aspects of data analysis.
Soft computing focuses on obtaining working solutions quickly, accepting approximations and unconventional approaches. Its strength lies in its flexibility to create models that suit the needs arising in applications. In addition, it emphasizes the need for intuitive and interpretable models, which are tolerant to imprecision and uncertainty.
Statistics is more rigorous and focuses on establishing objective conclusions based on experimental data by analyzing the possible situations and their (relative) likelihood. It emphasizes the need for mathematical methods and tools to assess solutions and guarantee performance.
Combining the two fields enhances the robustness and generalizability of data analysis methods, while preserving the flexibility to solve real-world problems efficiently and intuitively.
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