Statistical Methods in Data Science and Applications / Nejlevnější knihy
Statistical Methods in Data Science and Applications

Kód: 45886982

Statistical Methods in Data Science and Applications

Autor Niansheng Tang, Shen-Ming Lee

The rise of big data has significantly elevated the significance of data science, catalyzing extensive research across multiple fields, including mathematics, statistics, computer science, and artificial intelligence. Data science ... celý popis

1976


Skladem u dodavatele
Odesíláme za 9-15 dnů
Přidat mezi přání

Mohlo by se vám také líbit

Darujte tuto knihu ještě dnes
  1. Objednejte knihu a zvolte Zaslat jako dárek.
  2. Obratem obdržíte darovací poukaz na knihu, který můžete ihned předat obdarovanému.
  3. Knihu zašleme na adresu obdarovaného, o nic se nestaráte.

Více informací

Více informací o knize Statistical Methods in Data Science and Applications

Nákupem získáte 198 bodů

Anotace knihy

The rise of big data has significantly elevated the significance of data science, catalyzing extensive research across multiple fields, including mathematics, statistics, computer science, and artificial intelligence. Data science encompasses modeling, computation, and learning processes to transform data into information, information into knowledge, and knowledge into actionable decisions. However, the intricacies of big data pose numerous challenges, such as dealing with missing data, high- and ultra-high-dimensional data, response dependencies, time series analysis, and distributed storage. Existing theories, methods, and algorithms for analyzing big data encounter significant hurdles, especially concerning fundamental statistical concepts like estimation, hypothesis testing, confidence intervals, and variable selection, spanning frequentist and Bayesian approaches. This reprint offers an array of tools within the realm of data science aimed at tackling these challenges. It encompasses various topics, including handling measurement errors or missing data, cognitive diagnosis modeling, constructing credit risk scorecards using logistic regression models, geographically weighted regression modeling, privacy protection practices in data mining, clustering methods, and model selection for high-dimensional datasets. Furthermore, it delves into predicting sensitive features under indirect questioning. These discussions aim to provide valuable tools and examples for the practical application of data science.

Parametry knihy

Zařazení knihy Knihy v němčině Naturwissenschaften, Medizin, Informatik, Technik Informatik, EDV Informatik, EDV - Sonstiges

1976

Oblíbené z jiného soudku



Osobní odběr Praha, Brno a 46876 dalších

Copyright ©2008-26 nejlevnejsi-knihy.cz Všechna práva vyhrazenaSoukromíCookies


Můj účet: Přihlásit se
Všechny knihy světa na jednom místě. Navíc za skvělé ceny.

Nákupní košík ( prázdný )

Vyzvednutí v Balikovně a PPL
boxech
zdarma nad 1 499 Kč.

Nacházíte se: