Geometric Data Analysis: An Empirical Approach to Dimensionality Reduction and the Study of Patterns
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Beschreibung
"Geometric Data Analysis: An Empirical Approach to Dimensionality Reduction and the Study of Patterns" von Michael Kirby bietet einen umfassenden Überblick über die Methoden und Techniken der geometrischen Datenanalyse. Das Buch konzentriert sich auf die Reduzierung der Dimensionalität von Datensätzen, um deren zugrunde liegende Strukturen und Muster besser zu verstehen. Es behandelt theoretische Grundlagen ebenso wie praktische Anwendungen und zeigt, wie geometrische Ansätze genutzt werden können, um komplexe Datenmuster zu erkennen und zu interpretieren. Kirby legt besonderen Wert auf empirische Methoden und bietet zahlreiche Beispiele und Fallstudien, die den Leser durch den Prozess der Analyse führen. Dabei wird auch auf Themen wie Hauptkomponentenanalyse (PCA) und andere moderne Techniken eingegangen, die in der Datenwissenschaft weit verbreitet sind.
Produktdetails
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Über den Autor
- Hardcover
- 100 Seiten
- Erschienen 1981
- Sage Publications, Inc
- hardcover
- 192 Seiten
- Erschienen 2023
- Wiley
- hardcover
- 90 Seiten
- Erschienen 1976
- John Wiley & Sons Inc
- Hardcover
- 405 Seiten
- Erschienen 2010
- John Wiley & Sons Inc
- paperback
- 148 Seiten
- Erschienen 1974
- Springer Berlin Heidelberg
- hardcover
- 417 Seiten
- Erschienen 1993
- Pearson
- Hardcover
- 312 Seiten
- Erschienen 2001
- Springer
- Hardcover -
- Erschienen 2015
- Springer
- Kartoniert
- 342 Seiten
- Erschienen 2017
- Springer
- paperback
- 593 Seiten
- Erschienen 2020
- Routledge
- Gebunden
- 848 Seiten
- Erschienen 2010
- Springer
- Taschenbuch
- 288 Seiten
- Erschienen 2002
- Crc
- hardcover
- 483 Seiten
- Erschienen 1993
- W.H.Freeman & Co Ltd
- Kartoniert
- 364 Seiten
- Erschienen 2008
- Springer



