Statistical Modeling in Machine Learning : Concepts and Applications
Langue : anglais
Edité par Elsevier Inc Nov 2022, 2022
- Livre broché
- Neuf
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Neuware - Statistical Modeling in Machine Learning: Concepts and Applications presents the basic concepts and roles of statistics, exploratory data analysis and machine learning. The various aspects of Machine Learning are discussed along with basics of statistics. Concepts are presented with simple examples and graphical representation for better understanding of techniques. This book takes a holistic approach - putting key concepts together with an in-depth treatise on multi-disciplinary applications of machine learning. New case studies and research problem statements are discussed, which will help researchers in their application areas based on the concepts of statistics and machine learning. Statistical Modeling in Machine Learning: Concepts and Applications will help statisticians, machine learning practitioners and programmers solving various tasks such as classification, regression, clustering, forecasting, recommending and more.
N° de réf. du vendeur 9780323917766
- Titre
- Statistical Modeling in Machine Learning : Concepts and Applications
- Auteur
- Tilottama Goswami
- Éditeur
- Elsevier Inc Nov 2022
- Année de publication
- 2022
- État de l'article
- Neu
- Reliure
- Taschenbuch
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 0323917763
- ISBN à 13 chiffres
- 9780323917766
- Poids de l'article
- 680 grammes
- Dimensions
- 235x191x21 mm
Statistical Modeling in Machine Learning: Concepts and Applications presents the basic concepts and roles of statistics, exploratory data analysis and machine learning. The various aspects of Machine Learning are discussed along with basics of statistics. Concepts are presented with simple examples and graphical representation for better understanding of techniques. This book takes a holistic approach - putting key concepts together with an in-depth treatise on multi-disciplinary applications of machine learning. New case studies and research problem statements are discussed, which will help researchers in their application areas based on the concepts of statistics and machine learning.
Statistical Modeling in Machine Learning: Concepts and Applications will help statisticians, machine learning practitioners and programmers solving various tasks such as classification, regression, clustering, forecasting, recommending and more.
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À propos de l’auteur
Dr. G R Sinha is a Professor at Myanmar Institute of Information Technology (MIIT) Mandalay, Myanmar.
To his credit are 255 research papers, book chapters, and books, including Analysis of Medical Modalities for Improved Diagnosis in Modern Healthcare, Biomedical Signal Processing for Healthcare Applications, Brain and Behavior Computing, and Data Science and Its Applications from Chapman and Hall/CRC Press, Advances in Biometrics from Springer, and Cognitive Informatics, Volumes 1 and 2, AI-Based Brain Computer Interfaces, and Data Deduplication Approaches from Elsevier Academic Press. He was Dean of Faculty and an Executive Council Member of CSVTU and has served as Distinguished Speaker in the field of Digital Image Processing for the Computer Society of India. His research interests include Applications of Machine Learning and Artificial Intelligence in Medical Image Analysis, Biomedical Signal Analysis, Computer Aided Diagnosis, Computer Vision, and Cognitive Science.
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