Building Bridges between Soft and Statistical Methodologies for Data Science
Langue : anglais
Edité par Springer, 2022
- Livre broché
- Neuf
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Nowadays, data analysis is becoming an appealing topic due to the emergence of new data types, dimensions, and sources. This motivates the development of probabilistic/statistical approaches and tools to cope with these data. Different communities of experts, namely statisticians, mathematicians, computer scientists, engineers, econometricians, and psychologists are more and more interested in facing this challenge. As a consequence, there is a clear need to build bridges between all these communities for Data Science.This book contains more than fifty selected recent contributions aiming to establish the above referred bridges. These contributions address very different and relevant aspects such as imprecise probabilities, information theory, random sets and random fuzzy sets, belief functions, possibility theory, dependence modelling and copulas, clustering, depth concepts, dimensionality reduction of complex data and robustness.
N° de réf. du vendeur 9783031155086
- Titre
- Building Bridges between Soft and Statistical Methodologies for Data Science
- Auteur
- Olgierd Hryniewicz
- Éditeur
- Springer
- Année de publication
- 2022
- État de l'article
- Neu
- Reliure
- Taschenbuch
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 3031155084
- ISBN à 13 chiffres
- 9783031155086
- Poids de l'article
- 639 grammes
- Dimensions
- 235x155x23 mm
Nowadays, data analysis is becoming an appealing topic due to the emergence of new data types, dimensions, and sources. This motivates the development of probabilistic/statistical approaches and tools to cope with these data. Different communities of experts, namely statisticians, mathematicians, computer scientists, engineers, econometricians, and psychologists are more and more interested in facing this challenge. As a consequence, there is a clear need to build bridges between all these communities for Data Science.
This book contains more than fifty selected recent contributions aiming to establish the above referred bridges. These contributions address very different and relevant aspects such as imprecise probabilities, information theory, random sets and random fuzzy sets, belief functions, possibility theory, dependence modelling and copulas, clustering, depth concepts, dimensionality reduction of complex data and robustness.
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