Handbook of Statistical Analysis : AI and ML Applications
Lingua: inglese
Editore: Elsevier Science Dez 2024, 2024
- Brossura
- Nuovo
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Neuware - Handbook of Statistical Analysis: AI and ML Applications, third edition, is a comprehensive introduction to all stages of data analysis, data preparation, model building, and model evaluation. This valuable resource is useful to students and professionals across a variety of fields and settings: business analysts, scientists, engineers, and researchers in academia and industry. General descriptions of algorithms together with case studies help readers understand technical and business problems, weigh the strengths and weaknesses of modern data analysis algorithms, and employ the right analytical methods for practical application. This resource is an ideal guide for users who want to address massive and complex datasets with many standard analytical approaches and be able to evaluate analyses and solutions objectively. It includes clear, intuitive explanations of the principles and tools for solving problems using modern analytic techniques; offers accessible tutorials; and discusses their application to real-world problems.…
Codice articolo 9780443158452
- Titolo
- Handbook of Statistical Analysis : AI and ML Applications
- Autore
- Gary D Miner
- Editore
- Elsevier Science Dez 2024
- Anno di pubblicazione
- 2024
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 0443158452
- ISBN 13
- 9780443158452
- Edizione
- terza edizione
- Peso dell'articolo
- 1064 grammi
- Dimensioni
- 275x220x20 mm
Handbook of Statistical Analysis: AI and ML Applications, third edition, is a comprehensive introduction to all stages of data analysis, data preparation, model building, and model evaluation. This valuable resource is useful to students and professionals across a variety of fields and settings: business analysts, scientists, engineers, and researchers in academia and industry. General descriptions of algorithms together with case studies help readers understand technical and business problems, weigh the strengths and weaknesses of modern data analysis algorithms, and employ the right analytical methods for practical application.
This resource is an ideal guide for users who want to address massive and complex datasets with many standard analytical approaches and be able to evaluate analyses and solutions objectively. It includes clear, intuitive explanations of the principles and tools for solving problems using modern analytic techniques; offers accessible tutorials; and discusses their application to real-world problems.
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Informazioni sull’autore
Dr. Gary Miner PhD received a B.S. from Hamline University, St. Paul, MN, with biology, chemistry, and education majors; an M.S. in zoology and population genetics from the University of Wyoming; and a Ph.D. in biochemical genetics from the University of Kansas as the recipient of a NASA pre-doctoral fellowship. He pursued additional National Institutes of Health postdoctoral studies at the U of Minnesota and U of Iowa eventually becoming immersed in the study of affective disorders and Alzheimer's disease.
In 1985, he and his wife, Dr. Linda Winters-Miner, founded the Familial Alzheimer's Disease Research Foundation, which became a leading force in organizing both local and international scientific meetings, bringing together all the leaders in the field of genetics of Alzheimer's from several countries, resulting in the first major book on the genetics of Alzheimer’s disease. In the mid-1990s, Dr. Miner turned his data analysis interests to the business world, joining the team at StatSoft and deciding to specialize in data mining. He started developing what eventually became the Handbook of Statistical Analysis and Data Mining Applications (co-authored with Drs. Robert A. Nisbet and John Elder), which received the 2009 American Publishers Award for Professional and Scholarly Excellence (PROSE). Their follow-up collaboration, Practical Text Mining and Statistical Analysis for Non-structured Text Data Applications, also received a PROSE award in February of 2013. Gary was also co-author of “Practical Predictive Analytics and Decisioning Systems for Medicine (Academic Press, 2015). Overall, Dr. Miner’s career has focused on medicine and health issues, and the use of data analytics (statistics and predictive analytics) in analyzing medical data to decipher fact from fiction.
Gary has also served as Merit Reviewer for PCORI (Patient Centered Outcomes Research Institute) that awards grants for predictive analytics research into the comparative effectiveness and heterogeneous treatment effects of medical interventions including drugs among different genetic groups of patients; additionally he teaches on-line classes in ‘Introduction to Predictive Analytics’, ‘Text Analytics’, ‘Risk Analytics’, and ‘Healthcare Predictive Analytics’ for the University of California-Irvine. Recently, until ‘official retirement’ 18 months ago, he spent most of his time in his primary role as Senior Analyst-Healthcare Applications Specialist for Dell | Information Management Group, Dell Software (through Dell’s acquisition of StatSoft (www.StatSoft.com) in April 2014). Currently Gary is working on two new short popular books on ‘Healthcare Solutions for the USA’ and ‘Patient-Doctor Genomics Stories’.
Keith McCormick is a highly accomplished professional consultant, mentor, and trainer, having served as keynote and moderator at international conferences focused on analytic practitioners and leadership alike. Keith has leveraged statistical software since 1990 along with deep expertise utilizing popular industry advanced analytics solutions such as IBM SPSS Statistics, IBM SPSS Modeler, KNIME, popular open-source and other tools involving text and big data analytics. Keith is currently Data Science Principal with Further.
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