Thomas taimre (48 risultati)
Solutions Manual to Accompany Simulation and the Monte Carlo Method (Wiley Series in Probability and Statistics)
Kroese, Dirk P.; Taimre, Thomas; Botev, Zdravko I.; Rubinstein, Reuven Y.
Lingua: Inglese
Editore: Wiley-Interscience, 2007
Serie: Wiley Series in Probability and Statistics, Libro 209 di 358. Libro 209 di 358 - Wiley Series in Probability and Statistics
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Simulation and the Monte Carlo Method
Kroese, Dirk P.; Taimre, Thomas; Botev, Zdravko I.; Rubinstein, Reuven Y.
Lingua: Inglese
Editore: Wiley-Interscience, 2007
Serie: Wiley Series in Probability and Statistics, Libro 209 di 358. Libro 209 di 358 - Wiley Series in Probability and Statistics
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Simulation and the Monte Carlo Method
Kroese, Dirk P.; Taimre, Thomas; Botev, Zdravko I.; Rubinstein, Reuven Y.
Lingua: Inglese
Editore: Wiley-Interscience, 2007
Serie: Wiley Series in Probability and Statistics, Libro 209 di 358. Libro 209 di 358 - Wiley Series in Probability and Statistics
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Solutions Manual to Accompany Simulation and the Monte Carlo Method
Kroese Dirk P. Rubinstein Reuven Y. Botev Zdravko I. Taimre Thomas
Lingua: Inglese
Editore: John Wiley & Sons, 2007
Serie: Wiley Series in Probability and Statistics, Libro 209 di 358. Libro 209 di 358 - Wiley Series in Probability and Statistics
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hardcover. Condizione: Fine.
Simulation and the Monte Carlo Method
Kroese, Dirk P.; Taimre, Thomas; Botev, Zdravko I.; Rubinstein, Reuven Y.
Lingua: Inglese
Editore: Wiley-Interscience, 2007
Serie: Wiley Series in Probability and Statistics, Libro 209 di 358. Libro 209 di 358 - Wiley Series in Probability and Statistics
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Simulation and the Monte Carlo Method
Kroese, Dirk P.; Taimre, Thomas; Botev, Zdravko I.; Rubinstein, Reuven Y.
Lingua: Inglese
Editore: Wiley-Interscience, 2007
Serie: Wiley Series in Probability and Statistics, Libro 209 di 358. Libro 209 di 358 - Wiley Series in Probability and Statistics
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Solutions Manual to Accompany Simulation and the Monte Carlo Method
Dirk P. Kroese Reuven Y. Rubinstein Zdravko I. Botev Thomas Taimre
Lingua: Inglese
Editore: John Wiley & Sons, 2007
Serie: Wiley Series in Probability and Statistics, Libro 209 di 358. Libro 209 di 358 - Wiley Series in Probability and Statistics
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Data Science and Machine Learning: Mathematical and Statistical Methods (Chapman & Hall/CRC Machine Learning & Pattern Recognition)
Botev, Zdravko; Kroese, Dirk P.; Taimre, Thomas; Vaisman, Radislav
Lingua: Inglese
Editore: Chapman and Hall/CRC, 2019
Serie: Chapman & Hall/Crc Machine Learning & Pattern Recognition, Libro 15 di 15. Libro 15 di 15 - Chapman & Hall/Crc Machine Learning & Pattern Recognition
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Data Science and Machine Learning: Mathematical and Statistical Methods (Chapman & Hall/CRC Machine Learning & Pattern Recognition)
Botev, Zdravko Zdravko Botev, Dirk P. Kroese, Thomas Taimre,
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Da: Chiron Media, Wallingford, Regno UnitoChiron Media
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Da: California Books, Miami, FL, U.S.A.California Books
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Da: Ria Christie Collections, Uxbridge, Regno UnitoRia Christie Collections
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EUR 117,34
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Data Science and Machine Learning : Mathematical and Statistical Methods, 1st Edition
Botev, Zdravko; Kroese, Dirk P.; Taimre, Thomas; Vaisman, Radislav
Lingua: Inglese
Editore: Taylor & Francis Group, 2019
Serie: Chapman & Hall/Crc Machine Learning & Pattern Recognition, Libro 15 di 15. Libro 15 di 15 - Chapman & Hall/Crc Machine Learning & Pattern Recognition
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Da: Biblios, frankfurt am main, HESSE, GermaniaBiblios
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EUR 9,95 spedizioneSpedito da Germania a U.S.A.Quantità: 4 disponibili
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Da: Rarewaves USA, OSWEGO, IL, U.S.A.Rarewaves USA
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Hardback. Condizione: New. 2nd. Praise for the first edition:"In nine succinct but information-packed chapters, the authors provide a logically structured and robust introduction to the mathematical and statistical methods underpinning the still-evolving field of AI and data science."- Joacim Rocklöv and Albert A. Gayle, Interna…tional Journal of Epidemiology, Volume 49, Issue 6"This book organizes the algorithms clearly and cleverly. The way the Python code was written follows the algorithm closely-very useful for readers who wish to understand the rationale and flow of the background knowledge."- Yin-Ju Lai and Chuhsing Kate Hsiao, Biometrics, Volume 77, Issue 4The purpose of Data Science and Machine Learning: Mathematical and Statistical Methods is to provide an accessible, yet comprehensive textbook intended for students interested in gaining a better understanding of the mathematics and statistics that underpin the rich variety of ideas and machine learning algorithms in data science.New in the Second EditionThis expanded edition provides updates across key areas of statistical learning: Monte Carlo Methods: A new section introducing regenerative rejection sampling - a simpler alternative to MCMC. Unsupervised Learning: Inclusion of two multidimensional diffusion kernel density estimators, as well as the bandwidth perturbation matching method for the optimal data-driven bandwidth selection. Regression: New automatic bandwidth selection for local linear regression. Feature Selection and Shrinkage: A new chapter introducing the klimax method for model selection in high-dimensions. Reinforcement Learning: A new chapter on contemporary topics such as policy iteration, temporal difference learning, and policy gradient methods, all complete with Python code. Appendices: Expanded treatment of linear algebra, functional analysis, and optimization that includes the coordinate-descent method and the novel Majorization-Minimization method for constrained optimization.Key Features:Focuses on mathematical understanding.Presentation is self-contained, accessible, and comprehensive.Extensive list of exercises and worked-out examples.Many concrete algorithms with Python code.Full color throughout and extensive indexing.A single-counter consecutive numbering of all theorems, definitions, equations, etc., for easier text searches.
- Rilegato
Da: Rarewaves.com USA, London, LONDO, Regno UnitoRarewaves.com USA
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EUR 156,94
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Hardback. Condizione: New. 2nd. Praise for the first edition:"In nine succinct but information-packed chapters, the authors provide a logically structured and robust introduction to the mathematical and statistical methods underpinning the still-evolving field of AI and data science."- Joacim Rocklöv and Albert A. Gayle, Interna…tional Journal of Epidemiology, Volume 49, Issue 6"This book organizes the algorithms clearly and cleverly. The way the Python code was written follows the algorithm closely-very useful for readers who wish to understand the rationale and flow of the background knowledge."- Yin-Ju Lai and Chuhsing Kate Hsiao, Biometrics, Volume 77, Issue 4The purpose of Data Science and Machine Learning: Mathematical and Statistical Methods is to provide an accessible, yet comprehensive textbook intended for students interested in gaining a better understanding of the mathematics and statistics that underpin the rich variety of ideas and machine learning algorithms in data science.New in the Second EditionThis expanded edition provides updates across key areas of statistical learning: Monte Carlo Methods: A new section introducing regenerative rejection sampling - a simpler alternative to MCMC. Unsupervised Learning: Inclusion of two multidimensional diffusion kernel density estimators, as well as the bandwidth perturbation matching method for the optimal data-driven bandwidth selection. Regression: New automatic bandwidth selection for local linear regression. Feature Selection and Shrinkage: A new chapter introducing the klimax method for model selection in high-dimensions. Reinforcement Learning: A new chapter on contemporary topics such as policy iteration, temporal difference learning, and policy gradient methods, all complete with Python code. Appendices: Expanded treatment of linear algebra, functional analysis, and optimization that includes the coordinate-descent method and the novel Majorization-Minimization method for constrained optimization.Key Features:Focuses on mathematical understanding.Presentation is self-contained, accessible, and comprehensive.Extensive list of exercises and worked-out examples.Many concrete algorithms with Python code.Full color throughout and extensive indexing.A single-counter consecutive numbering of all theorems, definitions, equations, etc., for easier text searches.
- Brossura
Da: Books Puddle, New York, NY, U.S.A.Books Puddle
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EUR 158,06
EUR 3,49 spedizioneSpedito in U.S.A.Quantità: 4 disponibili
Condizione: New. 1st ed. 2021 edition NO-PA16APR2015-KAP.
Data Science and Machine Learning
Zdravko Botev (University of New South Wales)|Dirk P. Kroese|Thomas Taimre
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Da: moluna, Greven, Germaniamoluna
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EUR 112,86
EUR 48,99 spedizioneSpedito da Germania a U.S.A.Quantità: 3 disponibili
Condizione: New. Zdravko I. Botev, PhD, is the pioneer of several modern statistical methodologies, including the diffusion kernel density estimator, the generalized splitting method for rare-event simulation, the bandwidth perturbation matching.
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Da: GreatBookPrices, Columbia, MD, U.S.A.GreatBookPrices
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EUR 166,88
EUR 2,31 spedizioneSpedito in U.S.A.Quantità: 5 disponibili
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Da: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Regno UnitoGreatBookPricesUK
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EUR 153,33
EUR 17,64 spedizioneSpedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
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Da: Revaluation Books, Exeter, Regno UnitoRevaluation Books
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EUR 165,50
EUR 11,76 spedizioneSpedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: 2 disponibili
Paperback. Condizione: Brand New. 147 pages. 9.25x6.10x0.32 inches. In Stock.
