Data Analysis and Optimization : In Honor of Boris Mirkin's 80th Birthday
Langue : anglais
Edité par Springer, 2024
- Livre broché
- Neuf

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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book presents the state-of-the-art in the emerging field of data science and includes models for layered security with applications in the protection of sites-such as large gathering places-through high-stake decision-making tasks. Such tasks include cancer diagnostics, self-driving cars, and others where wrong decisions can possibly have catastrophic consequences. Additionally, this book provides readers with automated methods to analyze patterns and models for various types of data, with applications ranging from scientific discovery to business intelligence and analytics.The book primarily includes exploratory data analysis, pattern mining, clustering, and classification supported by real life case studies. The statistical section of this book explores the impact of data mining and modeling on the predictability assessment of time series. Further new notions of mean values based on ideas of multi-criteria optimization are compared with their conventional definitions, leading to new algorithmic approaches to the calculation of the suggested new means. The style of the written chapters and the provision of a broad yet in-depth overview of data mining, integrating novel concepts from machine learning and statistics, make the book accessible to upper level undergraduate and graduate students in data mining courses. Students and professionals specializing in computer and management science, data mining for high-dimensional data, complex graphs and networks will benefit from the cutting-edge ideas and practically motivated case studies in this book.…
N° de réf. du vendeur 9783031316562
- Titre
- Data Analysis and Optimization : In Honor of Boris Mirkin's 80th Birthday
- Auteur
- Boris Goldengorin
- Éditeur
- Springer
- Année de publication
- 2024
- État de l'article
- Neu
- Reliure
- Taschenbuch
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 3031316568
- ISBN à 13 chiffres
- 9783031316562
- Poids de l'article
- 692 grammes
- Dimensions
- 235x155x25 mm
This book presents the state-of-the-art in the emerging field of data science and includes models for layered security with applications in the protection of sites—such as large gathering places—through high-stake decision-making tasks. Such tasks include cancer diagnostics, self-driving cars, and others where wrong decisions can possibly have catastrophic consequences. Additionally, this book provides readers with automated methods to analyze patterns and models for various types of data, with applications ranging from scientific discovery to business intelligence and analytics.
The book primarily includes exploratory data analysis, pattern mining, clustering, and classification supported by real life case studies. The statistical section of this book explores the impact of data mining and modeling on the predictability assessment of time series. Further new notions of mean values based on ideas of multi-criteria optimization are compared with their conventional definitions, leading to new algorithmic approaches to the calculation of the suggested new means.The style of the written chapters and the provision of a broad yet in-depth overview of data mining, integrating novel concepts from machine learning and statistics, make the book accessible to upper level undergraduate and graduate students in data mining courses. Students and professionals specializing in computer and management science, data mining for high-dimensional data, complex graphs and networks will benefit from the cutting-edge ideas and practically motivated case studies in this book.
« Synopsis » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
À propos de l’auteur
Professor Sergei O. Kuznetsov graduated from the Faculty of Applied Mathematics and Control of the Moscow Institute for Physics and Technology in 1985. He obtained his Doctor of Science Degree in Theoretical Computer Science at the Computing Center of Russian Academy of Science. Since 2006 the Head of Department for Data Analysis and Artificial Intelligence, Head of the International Laboratory for Intelligent Systems and Structural Analysis and Academic Supervisor of the Data Science master program at National Research University Higher School of Economics (Moscow). His researchinterests are in the algorithms of data mining, knowledge discovery, and Formal Concept Analysis.
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