Applied Statistical Modeling and Data Mining
Lingua: inglese
Editore: MDPI AG, 2024
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- Nuovo
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - This reprint comprises a compilation of 15 insightful research papers published in the Special Issue 'Applied Statistical Modeling and Data Mining' within the Mathematics journal. Spanning multiple domains at the intersection of statistics, machine learning, and real-world applications, the collection presents diverse perspectives and innovative approaches in the field of applied statistical modeling and data mining. These selected papers explore diverse and important topics, including predictive modeling in healthcare, cybersecurity in transportation systems, data quality assessment, emergency call modeling, and innovative crime prevention strategies, among others. By covering a wide spectrum of subjects, this reprint serves as a valuable resource for researchers, academics, and practitioners interested in addressing contemporary challenges across diverse domains through statistical modeling, data mining, and machine learning applications.…
Codice articolo 9783725811052
- Titolo
- Applied Statistical Modeling and Data Mining
- Editore
- MDPI AG
- Anno di pubblicazione
- 2024
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3725811059
- ISBN 13
- 9783725811052
- Peso dell'articolo
- 1084 grammi
- Dimensioni
- 250x175x27 mm
This reprint comprises a compilation of 15 insightful research papers published in the Special Issue "Applied Statistical Modeling and Data Mining" within the Mathematics journal. Spanning multiple domains at the intersection of statistics, machine learning, and real-world applications, the collection presents diverse perspectives and innovative approaches in the field of applied statistical modeling and data mining. These selected papers explore diverse and important topics, including predictive modeling in healthcare, cybersecurity in transportation systems, data quality assessment, emergency call modeling, and innovative crime prevention strategies, among others. By covering a wide spectrum of subjects, this reprint serves as a valuable resource for researchers, academics, and practitioners interested in addressing contemporary challenges across diverse domains through statistical modeling, data mining, and machine learning applications.
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