Li runze (34 risultati)
Lingua: Inglese
Editore: CRC Press, 2005
Serie: Libro 3 di 23 - Chapman & Hall/CRC Computer Science & Data Analysis
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Editore: Chapman and Hall/CRC, 2020
Serie: Libro 3 di 23 - Chapman & Hall/CRC Computer Science & Data Analysis
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Editore: Chapman and Hall/CRC, 2020
Serie: Libro 3 di 23 - Chapman & Hall/CRC Computer Science & Data Analysis
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Editore: Chapman and Hall/CRC, 2020
Serie: Libro 3 di 23 - Chapman & Hall/CRC Computer Science & Data Analysis
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Editore: Chapman and Hall/CRC, 2020
Serie: Libro 3 di 23 - Chapman & Hall/CRC Computer Science & Data Analysis
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Editore: Chapman and Hall/CRC, 2020
Serie: Libro 3 di 23 - Chapman & Hall/CRC Computer Science & Data Analysis
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Editore: Chapman and Hall/CRC, 2020
Serie: Libro 3 di 23 - Chapman & Hall/CRC Computer Science & Data Analysis
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Editore: Chapman and Hall/CRC, 2020
Serie: Libro 3 di 23 - Chapman & Hall/CRC Computer Science & Data Analysis
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Editore: CRC Press, 2020
Serie: Libro 3 di 23 - Chapman & Hall/CRC Computer Science & Data Analysis
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Condizione: New. Kai-Tai Fang, Runze Li, Agus SudjiantoComputer simulations based on mathematical models have become ubiquitous across the engineering disciplines and throughout the physical sciences. Successful use of a simulation model, however, requires.
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Editore: Chapman and Hall/CRC, 2005
Serie: Libro 3 di 23 - Chapman & Hall/CRC Computer Science & Data Analysis
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Statistical Foundations of Data Science
Fan, Jianqing; Li, Runze; Zhang, Cun-Hui; Zou, Hui; Moraga, Paula
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Editore: Chapman and Hall/CRC, 2020
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Statistical Foundations of Data Science
Fan, Jianqing; Li, Runze; Zhang, Cun-Hui; Zou, Hui; Moraga, Paula
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Editore: Chapman and Hall/CRC, 2020
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Statistical Foundations of Data Science
Fan, Jianqing; Li, Runze; Zhang, Cun-Hui; Zou, Hui; Moraga, Paula
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Editore: Chapman and Hall/CRC, 2020
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Editore: Taylor & Francis Group, 2005
Serie: Libro 3 di 23 - Chapman & Hall/CRC Computer Science & Data Analysis
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Editore: Chapman and Hall/CRC, 2005
Serie: Libro 3 di 23 - Chapman & Hall/CRC Computer Science & Data Analysis
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hardcover. Condizione: New. In shrink wrap. Looks like an interesting title.
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Editore: Chapman and Hall/CRC, 2020
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Statistical Foundations of Data Science
Fan, Jianqing; Li, Runze; Zhang, Cun-Hui; Zou, Hui; Moraga, Paula
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Editore: Chapman and Hall/CRC, 2020
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Da: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Regno UnitoGreatBookPricesUK
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Editore: Taylor & Francis Group, 2005
Serie: Libro 3 di 23 - Chapman & Hall/CRC Computer Science & Data Analysis
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Da: Biblios, frankfurt am main, HESSE, GermaniaBiblios
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Editore: Chapman & Hall, 2005
Serie: Libro 3 di 23 - Chapman & Hall/CRC Computer Science & Data Analysis
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Da: Revaluation Books, Exeter, Regno UnitoRevaluation Books
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Hardcover. Condizione: Brand New. 1st edition. 304 pages. 9.25x6.25x1.00 inches. In Stock.
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Editore: Chapman and Hall/CRC, 2020
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Editore: Taylor and Francis Inc, US, 2020
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Hardback. Condizione: New. Statistical Foundations of Data Science gives a thorough introduction to commonly used statistical models, contemporary statistical machine learning techniques and algorithms, along with their mathematical insights and statistical theories. It aims to serve as a graduate-level textbook and a research m…onograph on high-dimensional statistics, sparsity and covariance learning, machine learning, and statistical inference. It includes ample exercises that involve both theoretical studies as well as empirical applications.The book begins with an introduction to the stylized features of big data and their impacts on statistical analysis. It then introduces multiple linear regression and expands the techniques of model building via nonparametric regression and kernel tricks. It provides a comprehensive account on sparsity explorations and model selections for multiple regression, generalized linear models, quantile regression, robust regression, hazards regression, among others. High-dimensional inference is also thoroughly addressed and so is feature screening. The book also provides a comprehensive account on high-dimensional covariance estimation, learning latent factors and hidden structures, as well as their applications to statistical estimation, inference, prediction and machine learning problems. It also introduces thoroughly statistical machine learning theory and methods for classification, clustering, and prediction. These include CART, random forests, boosting, support vector machines, clustering algorithms, sparse PCA, and deep learning.
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Editore: Taylor and Francis Inc, US, 2020
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Da: Rarewaves.com USA, London, LONDO, Regno UnitoRarewaves.com USA
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Hardback. Condizione: New. Statistical Foundations of Data Science gives a thorough introduction to commonly used statistical models, contemporary statistical machine learning techniques and algorithms, along with their mathematical insights and statistical theories. It aims to serve as a graduate-level textbook and a research m…onograph on high-dimensional statistics, sparsity and covariance learning, machine learning, and statistical inference. It includes ample exercises that involve both theoretical studies as well as empirical applications.The book begins with an introduction to the stylized features of big data and their impacts on statistical analysis. It then introduces multiple linear regression and expands the techniques of model building via nonparametric regression and kernel tricks. It provides a comprehensive account on sparsity explorations and model selections for multiple regression, generalized linear models, quantile regression, robust regression, hazards regression, among others. High-dimensional inference is also thoroughly addressed and so is feature screening. The book also provides a comprehensive account on high-dimensional covariance estimation, learning latent factors and hidden structures, as well as their applications to statistical estimation, inference, prediction and machine learning problems. It also introduces thoroughly statistical machine learning theory and methods for classification, clustering, and prediction. These include CART, random forests, boosting, support vector machines, clustering algorithms, sparse PCA, and deep learning.
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Editore: CRC Press, 2020
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Da: moluna, Greven, Germaniamoluna
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Condizione: New. The authors are international authorities and leaders on the presented topics. All are fellows of the Institute of Mathematical Statistics and the American Statistical Association. Jianqing Fan is Frederick L. Moore Professor, Princeton Uni.
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Editore: Taylor and Francis Inc, US, 2020
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Da: Rarewaves USA United, OSWEGO, IL, U.S.A.Rarewaves USA United
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Hardback. Condizione: New. Statistical Foundations of Data Science gives a thorough introduction to commonly used statistical models, contemporary statistical machine learning techniques and algorithms, along with their mathematical insights and statistical theories. It aims to serve as a graduate-level textbook and a research m…onograph on high-dimensional statistics, sparsity and covariance learning, machine learning, and statistical inference. It includes ample exercises that involve both theoretical studies as well as empirical applications.The book begins with an introduction to the stylized features of big data and their impacts on statistical analysis. It then introduces multiple linear regression and expands the techniques of model building via nonparametric regression and kernel tricks. It provides a comprehensive account on sparsity explorations and model selections for multiple regression, generalized linear models, quantile regression, robust regression, hazards regression, among others. High-dimensional inference is also thoroughly addressed and so is feature screening. The book also provides a comprehensive account on high-dimensional covariance estimation, learning latent factors and hidden structures, as well as their applications to statistical estimation, inference, prediction and machine learning problems. It also introduces thoroughly statistical machine learning theory and methods for classification, clustering, and prediction. These include CART, random forests, boosting, support vector machines, clustering algorithms, sparse PCA, and deep learning.
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Editore: Taylor and Francis Inc, US, 2020
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Da: Rarewaves.com UK, London, Regno UnitoRarewaves.com UK
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Hardback. Condizione: New. Statistical Foundations of Data Science gives a thorough introduction to commonly used statistical models, contemporary statistical machine learning techniques and algorithms, along with their mathematical insights and statistical theories. It aims to serve as a graduate-level textbook and a research m…onograph on high-dimensional statistics, sparsity and covariance learning, machine learning, and statistical inference. It includes ample exercises that involve both theoretical studies as well as empirical applications.The book begins with an introduction to the stylized features of big data and their impacts on statistical analysis. It then introduces multiple linear regression and expands the techniques of model building via nonparametric regression and kernel tricks. It provides a comprehensive account on sparsity explorations and model selections for multiple regression, generalized linear models, quantile regression, robust regression, hazards regression, among others. High-dimensional inference is also thoroughly addressed and so is feature screening. The book also provides a comprehensive account on high-dimensional covariance estimation, learning latent factors and hidden structures, as well as their applications to statistical estimation, inference, prediction and machine learning problems. It also introduces thoroughly statistical machine learning theory and methods for classification, clustering, and prediction. These include CART, random forests, boosting, support vector machines, clustering algorithms, sparse PCA, and deep learning.
Editore: T&F INDIA, 2026
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- Edizione Internazionale
Da: UK BOOKS STORE, London, LONDO, Regno UnitoUK BOOKS STORE
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Editore: Chapman & Hall, 2020
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Da: Revaluation Books, Exeter, Regno UnitoRevaluation Books
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Editore: Taylor & Francis Group, 2005
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