Dimensionality Reduction in Data Science
Ching-Chi Yang, Deepak Venugopal, Kalidas Jana, Lih-Yuan Deng, Max Garzon, Nirman Kumar, 2023Più di 10 pezzi in stock presso il fornitore
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.
argomento | Tecnologia & IT |
Autore | Ching-Chi Yang, Deepak Venugopal, Kalidas Jana, Lih-Yuan Deng, Max Garzon, Nirman Kumar |
Anno | 2023 |
Copertina del libro | Copertina rigida |
No. di articolo | 56958865 |
Editore | Springer |
Categoria | Libro specialistico |
Data di rilascio | 27.3.2025 |
argomento | Tecnologia & IT |
Autore | Ching-Chi Yang, Deepak Venugopal, Kalidas Jana, Lih-Yuan Deng, Max Garzon, Nirman Kumar |
Anno | 2023 |
Copertina del libro | Copertina rigida |
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