Modern Multivariate Statistical Techniques : Regression, Classification, and Manifold Learning /
Contenido: 1) Introducción y vista previa. 2) Datos y bases de datos. 3) Matrices y vectores aleatorios. 4) Estimación de densidad no paramétrica. 5) Evaluación y selección de modelos en regresión múltiple. 6) Regresión multivariante. 7) Reducción de dimensionalidad lineal. 8) Análisis discriminante...
Đã lưu trong:
| Tác giả chính: | |
|---|---|
| Định dạng: | Sách |
| Ngôn ngữ: | Tiếng Anh |
| Được phát hành: |
Nueva York, EUA :
Springer,
2008, c2008
|
| Loạt: | (Springer Texts in Statistics)
|
| Những chủ đề: | |
| Truy cập trực tuyến: | Ver documento en línea |
| Các nhãn: |
Không có thẻ, Là người đầu tiên thẻ bản ghi này!
|
| Tóm tắt: | Contenido: 1) Introducción y vista previa. 2) Datos y bases de datos. 3) Matrices y vectores aleatorios. 4) Estimación de densidad no paramétrica. 5) Evaluación y selección de modelos en regresión múltiple. 6) Regresión multivariante. 7) Reducción de dimensionalidad lineal. 8) Análisis discriminante lineal. 9) Partición recursiva y métodos basados en árboles. 10) Redes neuronales artificiales. 11) Máquinas de vectores de soporte. 12) Análisis de conglomerados. 13) Escala multidimensional y geometría de distancia. 14) Máquinas de Comité. 15) Modelos de variables latentes para la separación de fuente ciega. 16) Reducción de dimensionalidad no lineal y aprendizaje múltiple. 17) Análisis de correspondencia. |
|---|---|
| Mô tả vật lý: | 1 libro electrónico en línea (XXV, 731 p.) 1 recurso en línea |
| Thính giả: | EEnlace Departamento de Matemáticas y Física 2019 |
| số ISBN: | 978-0-387-78189-1 |
| Truy cập: | 1 licencia |