Dimensionality Reduction in Data Science

Ching-Chi Yang, Deepak Venugopal, Kalidas Jana, Lih-Yuan Deng, Max Garzon, Nirman Kumar, 2023
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Informazioni sul prodotto

Il libro "Riduzione della Dimensione nella Data Science" offre un'analisi completa e pratica della scienza dei dati dalla prospettiva della riduzione dimensionale. Tratta diverse tecniche per risolvere problemi legati a set di dati reali. Gli autori, esperti nei campi della statistica, informatica e matematica, spiegano risultati e soluzioni moderne che sono rilevanti per professionisti in diverse discipline scientifiche, come biologia, sicurezza informatica, chimica e scienze motorie. Il libro pone particolare enfasi sulla definizione dei problemi, la pulizia dei dati, la selezione e l'estrazione delle caratteristiche, nonché su metodi statistici, geometrici, teorici dell'informazione e di apprendimento automatico per la riduzione dimensionale di grandi set di dati. Inoltre, vengono presentati metodi di valutazione quantitativa e qualitativa per implementare e validare le soluzioni nel mondo reale. È rivolto a professionisti con una laurea in un campo scientifico, in particolare in discipline quantitative, e offre esempi motivanti per illustrare i metodi trattati.

Le specifiche più importanti in sintesi

argomento
Tecnologia & IT
Autore
Ching-Chi YangDeepak VenugopalKalidas JanaLih-Yuan DengMax GarzonNirman Kumar
Anno
2023
Copertina del libro
Copertina rigida

Informazioni generali

No. di articolo
56958865
Editore
Springer
Categoria
Libro specialistico
Data di rilascio
27.3.2025

Caratteristiche del libro

argomento
Tecnologia & IT
Autore
Ching-Chi YangDeepak VenugopalKalidas JanaLih-Yuan DengMax GarzonNirman Kumar
Anno
2023
Copertina del libro
Copertina rigida

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