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Dimensionality Reduction in Data Science di Max Garzon (inglese) libro con copertina rigida-

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Ultimo aggiornamento: 10 giu 2024 13:27:49 CESTVedi tutte le revisioniVedi tutte le revisioni

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ISBN-13: 9783031053702

Book Title: Dimensionality Reduction in Data Science

ISBN: 9783031053702

Subject Area: Computers, Mathematics

Publication Name: Dimensionality Reduction in Data Science

Publisher: Springer International Publishing A&G

Item Length: 9.3 in

Subject: Probability & Statistics / General, Intelligence (Ai) & Semantics, General, Databases / Data Mining

Publication Year: 2022

Type: Textbook

Format: Hardcover

Language: English

Author: Ching-Chi Yang

Item Weight: 20.7 Oz

Item Width: 6.1 in

Number of Pages: Xi, 265 Pages

Informazioni su questo prodotto

Product Information

This book provides a practical and fairly comprehensive review of Data Science through the lens of dimensionality reduction, as well as hands-on techniques to tackle problems with data collected in the real world. State-of-the-art results and solutions from statistics, computer science and mathematics are explained from the point of view of a practitioner in any domain science, such as biology, cyber security, chemistry, sports science and many others. Quantitative and qualitative assessment methods are described to implement and validate the solutions back in the real world where the problems originated. The ability to generate, gather and store volumes of data in the order of tera- and exo bytes daily has far outpaced our ability to derive useful information with available computational resources for many domains. This book focuses on data science and problem definition, data cleansing, feature selection and extraction,statistical, geometric, information-theoretic, biomolecular and machine learning methods for dimensionality reduction of big datasets and problem solving, as well as a comparative assessment of solutions in a real-world setting. This book targets professionals working within related fields with an undergraduate degree in any science area, particularly quantitative. Readers should be able to follow examples in this book that introduce each method or technique. These motivating examples are followed by precise definitions of the technical concepts required and presentation of the results in general situations. These concepts require a degree of abstraction that can be followed by re-interpreting concepts like in the original example(s). Finally, each section closes with solutions to the original problem(s) afforded by these techniques, perhaps in various ways to compare and contrast dis/advantages to other solutions.

Product Identifiers

Publisher

Springer International Publishing A&G

ISBN-10

3031053702

ISBN-13

9783031053702

eBay Product ID (ePID)

24057267131

Product Key Features

Number of Pages

Xi, 265 Pages

Language

English

Publication Name

Dimensionality Reduction in Data Science

Publication Year

2022

Subject

Probability & Statistics / General, Intelligence (Ai) & Semantics, General, Databases / Data Mining

Type

Textbook

Subject Area

Computers, Mathematics

Author

Ching-Chi Yang

Format

Hardcover

Dimensions

Item Weight

20.7 Oz

Item Length

9.3 in

Item Width

6.1 in

Additional Product Features

Dewey Edition

Number of Volumes

1 Vol.

Illustrated

Yes

Dewey Decimal

005.7

Lc Classification Number

Qa76.9.D343

Table of Content

1. What is Data Science (DS)?.- 2. Solutions to Data Science Problems.- 3. What is Dimensionality Reduction (DR)?.- 4. Conventional Statistical Approaches.- 5. Geometric Approaches.- 6. Information-theoretic Approaches.- 7. Molecular Computing Approaches.- 8. Statistical Learning Approaches.- 9. Machine Learning Approaches.- 10. Metaheuristics of DR Methods.- 11. Appendices.

2022

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