Dimensionality Reduction with Unsupervised Nearest Neighbors (Intelligent Systems Reference Library, 51, Band 51)
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Beschreibung
"Dimensionality Reduction with Unsupervised Nearest Neighbors" von Oliver Kramer ist ein Fachbuch, das sich mit der Thematik der Dimensionsreduktion in der Datenanalyse beschäftigt. Das Buch gehört zur "Intelligent Systems Reference Library" und bietet einen umfassenden Überblick über Methoden zur Reduzierung der Dimensionalität von Datensätzen. Der Schwerpunkt liegt auf unüberwachten Lernmethoden, insbesondere auf dem Einsatz von nächsten Nachbarn-Algorithmen ohne vorherige Klassifizierung. Kramer erklärt die theoretischen Grundlagen und praktischen Anwendungen dieser Techniken, um große und komplexe Datensätze effizienter verarbeiten zu können. Durch die Reduktion auf wesentliche Merkmale wird die Analyse vereinfacht und beschleunigt, was in vielen Bereichen wie maschinellem Lernen und Mustererkennung von Vorteil ist. Das Buch richtet sich an Forscher, Studierende und Praktiker im Bereich der Datenwissenschaften, die nach innovativen Ansätzen zur Verbesserung ihrer Modelle suchen.
Produktdetails
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Über den Autor
- Gebunden
- 336 Seiten
- Erschienen 2011
- Springer
- Gebunden
- 347 Seiten
- Erschienen 2017
- Springer
- Gebunden
- 471 Seiten
- Erschienen 2013
- Springer
- Taschenbuch
- 504 Seiten
- Erschienen 2020
- Springer
- Gebunden
- 199 Seiten
- Erschienen 2017
- Springer
- Gebunden
- 272 Seiten
- Erschienen 2007
- Springer
- Gebunden
- 637 Seiten
- Erschienen 2015
- Springer
- paperback
- 288 Seiten
- Erschienen 2013
- Springer
- Gebunden
- 387 Seiten
- Erschienen 2018
- Springer
- Gebunden
- 364 Seiten
- Erschienen 2012
- Springer
- Gebunden
- 264 Seiten
- Erschienen 2011
- Springer
- Kartoniert
- 598 Seiten
- Erschienen 2012
- Springer
- Gebunden
- 338 Seiten
- Erschienen 2006
- Springer
- paperback
- 148 Seiten
- Erschienen 1974
- Springer Berlin Heidelberg
- Gebunden
- 235 Seiten
- Erschienen 2012
- Springer
- Kartoniert
- 408 Seiten
- Erschienen 2003
- Springer




