Challenges in Computational Statistics and Data Mining
Langue : anglais
Edité par Birkhauser Verlag AG, 2015
Série : Livre 126 sur 538 - Studies in Computational Intelligence
- Livre relié
- Neuf

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Challenges in Computational Statistics and Data Mining Editor(s): Matwin, Stan; Mielniczuk, Jan. Series: Studies in Computational Intelligence. Num Pages: 409 pages, 70 black & white illustrations, 3 colour illustrations, biography. BIC Classification: PBT; UNF; UYQ. Category: (P) Professional & Vocational. Dimension: 235 x 155 x 24. Weight in Grams: 777. . 2015. Hardback. . . . . Books ship from the US and Ireland.
N° de réf. du vendeur V9783319187808
- Titre
- Challenges in Computational Statistics and Data Mining
- Auteur
- . Ed(s): Matwin, Stan; Mielniczuk, Jan
- Éditeur
- Birkhauser Verlag AG
- Année de publication
- 2015
- État de l'article
- New
- Reliure
- Couverture rigide
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 3319187805
- ISBN à 13 chiffres
- 9783319187808
- Série
- Livre 126 sur 538: Studies in Computational Intelligence
Evolutionary Computation for Real-world Problems.- Selection of Significant Features Using Monte Carlo Feature Selection.- ADX Algorithm for Supervised Classification.- Estimation of Entropy from Subword Complexity.- Exact Rates of Convergence of Kernel-based Classification Rule.- Compound Bipolar Queries: a Step Towards an Enhanced Human Consistency and Human Friendliness.- Process Inspection by Attributes Using Predicted Data.- Székely Regularization for Uplift Modeling.- Dominance-Based Rough Set Approach to Multiple Criterion Ranking with Sorting-specific Preference Information.- On things not Seen.- Network Capacity Bound for Personalized Bipartite Page Rank.- Dependence Factor as a Rule Evaluation Measure.- Recent Results on Quantlie Estimation Methods in Simulation Model.- Adaptive Monte Carlo Maximum Likelihood.- What Do we Choose when we Err? Model Selection and Testing for Misspecified Logistic Regression Revisited.- Semiparametric Inference Identification of Block-oriented Systems.- Dealing with Data Difficulty Factors While Learning from Imbalanced Data.- Privacy Protection in a Time of Big Data.- Data Based Modeling.
« Synopsis » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
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Conor Kenny
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Informations concernant le droit de rétractation
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Le délai de rétractation expirera au bout de 14 jours à compter du jour où vous-même, ou un tiers autre que le transporteur et désigné par vous, prendrez physiquement possession de la dernière marchandise, du dernier lot ou de la dernière pièce.
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