Dimensionality Reduction in Data Science
Ching-Chi Yang, Deepak Venugopal, Kalidas Jana, Lih-Yuan Deng, Max Garzon, Nirman Kumar, 2023Plus de 10 pièces en stock chez le fournisseur
Informations sur le produit
Le livre "Réduction de dimension en science des données" offre une perspective complète et pratique de la science des données à travers le prisme de la réduction de dimension. Il aborde différentes techniques pour résoudre des problèmes liés à des ensembles de données réels. Les auteurs, qui sont des experts en statistiques, informatique et mathématiques, expliquent des résultats modernes et des solutions qui sont pertinentes pour des professionnels de diverses disciplines scientifiques, telles que la biologie, la cybersécurité, la chimie et les sciences du sport. Le livre met un accent particulier sur la définition des problèmes, le nettoyage des données, la sélection et l'extraction des caractéristiques, ainsi que sur les méthodes statistiques, géométriques, théoriques de l'information et d'apprentissage automatique pour la réduction de dimension des grands ensembles de données. De plus, des méthodes d'évaluation quantitatives et qualitatives sont présentées pour mettre en œuvre et valider les solutions dans le monde réel. Il s'adresse à des professionnels titulaires d'un diplôme de licence dans un domaine scientifique, en particulier dans des disciplines quantitatives, et propose des exemples motivants pour illustrer les méthodes abordées.
thème | Technique & IT |
Auteur | Ching-Chi Yang, Deepak Venugopal, Kalidas Jana, Lih-Yuan Deng, Max Garzon, Nirman Kumar |
Année | 2023 |
Couverture du livre | Couverture cartonnée |
Numéro d'article | 56958865 |
Éditeur | Springer |
Catégorie | Livres spécialisés |
Date de sortie | 27/3/2025 |
thème | Technique & IT |
Auteur | Ching-Chi Yang, Deepak Venugopal, Kalidas Jana, Lih-Yuan Deng, Max Garzon, Nirman Kumar |
Année | 2023 |
Couverture du livre | Couverture cartonnée |
CO₂-Emission | 0.35 kg |
Contribution climatique | CHF 0.11 |
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