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Machine Learning for Social and Behavioral Research - Couverture souple

 
9781462552924: Machine Learning for Social and Behavioral Research
  • ÉditeurGuilford Press
  • Date d'édition2023
  • ISBN 10 1462552927
  • ISBN 13 9781462552924
  • ReliureBroché
  • Langueanglais
  • Numéro d'édition1
  • Nombre de pages416

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9781462552931: Machine Learning for Social and Behavioral Research

Edition présentée

ISBN 10 :  1462552935 ISBN 13 :  9781462552931
Editeur : Guilford Press, 2023
Couverture rigide

Résultats de recherche pour Machine Learning for Social and Behavioral Research

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Jacobucci, Ross,Grimm, Kevin J.,Zhang, Zhiyong
Edité par The Guilford Press, 2023
ISBN 10 : 1462552927 ISBN 13 : 9781462552924
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Jacobucci, Ross
Edité par The Guilford Press, 2023
ISBN 10 : 1462552927 ISBN 13 : 9781462552924
Neuf Paperback

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Jacobucci, Ross; Grimm, Kevin J.; Zhang, Zhiyong
Edité par The Guilford Press, 2023
ISBN 10 : 1462552927 ISBN 13 : 9781462552924
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Jacobucci, Ross; Grimm, Kevin J.; Zhang, Zhiyong
Edité par The Guilford Press, 2023
ISBN 10 : 1462552927 ISBN 13 : 9781462552924
Neuf Couverture souple

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Kevin J. Grimm
Edité par Guilford Publications, 2023
ISBN 10 : 1462552927 ISBN 13 : 9781462552924
Neuf PAP

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Ross Jacobucci
Edité par Guilford Publications, 2023
ISBN 10 : 1462552927 ISBN 13 : 9781462552924
Neuf PAP

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Ross Jacobucci
ISBN 10 : 1462552927 ISBN 13 : 9781462552924
Neuf Paperback

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Paperback. Etat : new. Paperback. Today's social and behavioral researchers increasingly need to know: "What do I do with all this data?" This book provides the skills needed to analyze and report large, complex data sets using machine learning tools, and to understand published machine learning articles. Techniques are demonstrated using actual data (Big Five Inventory, early childhood learning, and more), with a focus on the interplay of statistical algorithm, data, and theory. The identification of heterogeneity, measurement error, regularization, and decision trees are also emphasized. The book covers basic principles as well as a range of methods for analyzing univariate and multivariate data (factor analysis, structural equation models, and mixed-effects models). Analysis of text and social network data is also addressed. End-of-chapter "Computational Time and Resources" sections include discussions of key R packages; the companion website provides R programming scripts and data for the book's examples. This book provides the skills needed to analyze and report large, complex data sets using machine learning tools, and to understand published machine learning articles. Techniques are demonstrated using actual data (Big Five Inventory, early childhood learning, and more), with a focus on the interplay of statistical algorithm, data, and theory. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability. N° de réf. du vendeur 9781462552924

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Jacobucci, Ross; Grimm, Kevin J.; Zhang, Zhiyong
Edité par The Guilford Press, 2023
ISBN 10 : 1462552927 ISBN 13 : 9781462552924
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Vendeur : GreatBookPricesUK, Woodford Green, Royaume-Uni

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Jacobucci, Ross; Grimm, Kevin J.; Zhang, Zhiyong
Edité par The Guilford Press, 2023
ISBN 10 : 1462552927 ISBN 13 : 9781462552924
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Vendeur : Majestic Books, Hounslow, Royaume-Uni

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Jacobucci, Ross; Grimm, Kevin J.; Zhang, Zhiyong
Edité par The Guilford Press, 2023
ISBN 10 : 1462552927 ISBN 13 : 9781462552924
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Vendeur : Ria Christie Collections, Uxbridge, Royaume-Uni

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