Sufficient Dimension Reduction : Methods and Applications with R /
Introducción básica a las principales teorías y metodologías que permiten reducir variables aleatorias de grandes conjuntos de datos, para conseguir datos significativos. Se incluyen avances recientes en las aplicaciones del campo (diagnósticos de regresión, visualización de datos, aprendizaje autom...
-д хадгалсан:
| Үндсэн зохиолч: | |
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| Формат: | Ном |
| Хэл сонгох: | англи |
| Хэвлэсэн: |
Boca Ratón, EUA :
CRC Press,
2018, c2018
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| Цуврал: | (Monographs on Statistics and Applied Probability ;
161) |
| Нөхцлүүд: | |
| Шошгууд: |
Шошго байхгүй, Энэхүү баримтыг шошголох эхний хүн болох!
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| Тойм: | Introducción básica a las principales teorías y metodologías que permiten reducir variables aleatorias de grandes conjuntos de datos, para conseguir datos significativos. Se incluyen avances recientes en las aplicaciones del campo (diagnósticos de regresión, visualización de datos, aprendizaje automático, genómica, procesamiento de imágenes, reconocimiento de patrones y medicina). |
|---|---|
| Биет тодорхойлолт: | XXI, 283 p. |
| Сонсогчид: | FIL 2018 EEnlace Departamento de Matemáticas y Física |
| ISBN: | 978-1-4987-0447-2 |