StartseiteGruppenForumMehrZeitgeist
Web-Site durchsuchen
Diese Seite verwendet Cookies für unsere Dienste, zur Verbesserung unserer Leistungen, für Analytik und (falls Sie nicht eingeloggt sind) für Werbung. Indem Sie LibraryThing nutzen, erklären Sie dass Sie unsere Nutzungsbedingungen und Datenschutzrichtlinie gelesen und verstanden haben. Die Nutzung unserer Webseite und Dienste unterliegt diesen Richtlinien und Geschäftsbedingungen.

Ergebnisse von Google Books

Auf ein Miniaturbild klicken, um zu Google Books zu gelangen.

Lädt ...

Core Concepts in Data Analysis: Summarization, Correlation and Visualization

von Boris Mirkin

MitgliederRezensionenBeliebtheitDurchschnittliche BewertungDiskussionen
8Keine2,148,081KeineKeine
Core Concepts in Data Analysis: Summarization, Correlation and Visualization provides in-depth descriptions of those data analysis approaches that either summarize data (principal component analysis and clustering, including hierarchical and network clustering) or correlate different aspects of data (decision trees, linear rules, neuron networks, and Bayes rule). Boris Mirkin takes an unconventional approach and introduces the concept of multivariate data summarization as a counterpart to conventional machine learning prediction schemes, utilizing techniques from statistics, data analysis, data mining, machine learning, computational intelligence, and information retrieval. Innovations following from his in-depth analysis of the models underlying summarization techniques are introduced, and applied to challenging issues such as the number of clusters, mixed scale data standardization, interpretation of the solutions, as well as relations between seemingly unrelated concepts: goodness-of-fit functions for classification trees and data standardization, spectral clustering and additive clustering, correlation and visualization of contingency data. The mathematical detail is encapsulated in the so-called “formulation” parts, whereas most material is delivered through “presentation” parts that explain the methods by applying them to small real-world data sets; concise “computation” parts inform of the algorithmic and coding issues. Four layers of active learning and self-study exercises are provided: worked examples, case studies, projects and questions. .… (mehr)
Keine
Lädt ...

Melde dich bei LibraryThing an um herauszufinden, ob du dieses Buch mögen würdest.

Keine aktuelle Diskussion zu diesem Buch.

Keine Rezensionen
keine Rezensionen | Rezension hinzufügen
Du musst dich einloggen, um "Wissenswertes" zu bearbeiten.
Weitere Hilfe gibt es auf der "Wissenswertes"-Hilfe-Seite.
Gebräuchlichster Titel
Die Informationen stammen von der englischen "Wissenswertes"-Seite. Ändern, um den Eintrag der eigenen Sprache anzupassen.
Originaltitel
Alternative Titel
Ursprüngliches Erscheinungsdatum
Figuren/Charaktere
Wichtige Schauplätze
Wichtige Ereignisse
Zugehörige Filme
Epigraph (Motto/Zitat)
Widmung
Erste Worte
Zitate
Letzte Worte
Hinweis zur Identitätsklärung
Verlagslektoren
Werbezitate von
Originalsprache
Anerkannter DDC/MDS
Anerkannter LCC

Literaturhinweise zu diesem Werk aus externen Quellen.

Wikipedia auf Englisch

Keine

Core Concepts in Data Analysis: Summarization, Correlation and Visualization provides in-depth descriptions of those data analysis approaches that either summarize data (principal component analysis and clustering, including hierarchical and network clustering) or correlate different aspects of data (decision trees, linear rules, neuron networks, and Bayes rule). Boris Mirkin takes an unconventional approach and introduces the concept of multivariate data summarization as a counterpart to conventional machine learning prediction schemes, utilizing techniques from statistics, data analysis, data mining, machine learning, computational intelligence, and information retrieval. Innovations following from his in-depth analysis of the models underlying summarization techniques are introduced, and applied to challenging issues such as the number of clusters, mixed scale data standardization, interpretation of the solutions, as well as relations between seemingly unrelated concepts: goodness-of-fit functions for classification trees and data standardization, spectral clustering and additive clustering, correlation and visualization of contingency data. The mathematical detail is encapsulated in the so-called “formulation” parts, whereas most material is delivered through “presentation” parts that explain the methods by applying them to small real-world data sets; concise “computation” parts inform of the algorithmic and coding issues. Four layers of active learning and self-study exercises are provided: worked examples, case studies, projects and questions. .

Keine Bibliotheksbeschreibungen gefunden.

Buchbeschreibung
Zusammenfassung in Haiku-Form

Aktuelle Diskussionen

Keine

Beliebte Umschlagbilder

Gespeicherte Links

Bewertung

Durchschnitt: Keine Bewertungen.

Bist das du?

Werde ein LibraryThing-Autor.

 

Über uns | Kontakt/Impressum | LibraryThing.com | Datenschutz/Nutzungsbedingungen | Hilfe/FAQs | Blog | LT-Shop | APIs | TinyCat | Nachlassbibliotheken | Vorab-Rezensenten | Wissenswertes | 203,185,888 Bücher! | Menüleiste: Immer sichtbar