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Modern Dimension Reduction (Elements in Quantitative and Computational Methods for the Social Sciences) - Tapa blanda
Sinopsis
In the big data age, this Element offers many modern methods and opensource code for learning from high dimensional data.
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Acerca del autor
Charlotte y Peter Fiell son dos autoridades en historia, teoría y crítica del diseño y han escrito más de sesenta libros sobre la materia, muchos de los cuales se han convertido en éxitos de ventas. También han impartido conferencias y cursos como profesores invitados, han comisariado exposiciones y asesorado a fabricantes, museos, salas de subastas y grandes coleccionistas privados de todo el mundo. Los Fiell han escrito numerosos libros para TASCHEN, entre los que se incluyen 1000 Chairs, Diseño del siglo XX, El diseño industrial de la A a la Z, Scandinavian Design y Diseño del siglo XXI.
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Modern Dimension Reduction
Publicado por
Cambridge University Press, 2021
ISBN 10: 1108986897
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Modern Dimension Reduction (Elements in Quantitative and Computational Methods for the Social Sciences)
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Cambridge University Press, 2021
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Modern Dimension Reduction
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Modern Dimension Reduction (Paperback or Softback)
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Cambridge University Press 8/5/2021, 2021
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Modern Dimension Reduction (Elements in Quantitative and Computational Methods for the Social Sciences)
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Cambridge University Press 2021-07-31, 2021
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Modern Dimension Reduction
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Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Dimension reduction offers researchers and scholars the ability to make complex, high dimensional data spaces simpler and more manageable. This Element offers readers a suite of modern unsupervised dimension reduction techniques to efficiently represent the. Nº de ref. del artículo: 483795968
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Modern Dimension Reduction
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Modern Dimension Reduction (Paperback)
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Cambridge University Press, Cambridge, 2021
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Paperback. Condición: new. Paperback. Data are not only ubiquitous in society, but are increasingly complex both in size and dimensionality. Dimension reduction offers researchers and scholars the ability to make such complex, high dimensional data spaces simpler and more manageable. This Element offers readers a suite of modern unsupervised dimension reduction techniques along with hundreds of lines of R code, to efficiently represent the original high dimensional data space in a simplified, lower dimensional subspace. Launching from the earliest dimension reduction technique principal components analysis and using real social science data, I introduce and walk readers through application of the following techniques: locally linear embedding, t-distributed stochastic neighbor embedding (t-SNE), uniform manifold approximation and projection, self-organizing maps, and deep autoencoders. The result is a well-stocked toolbox of unsupervised algorithms for tackling the complexities of high dimensional data so common in modern society. All code is publicly accessible on Github. Dimension reduction offers researchers and scholars the ability to make complex, high dimensional data spaces simpler and more manageable. This Element offers readers a suite of modern unsupervised dimension reduction techniques to efficiently represent the original high dimensional data space in a simplified, lower dimensional subspace. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability. Nº de ref. del artículo: 9781108986892
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Modern Dimension Reduction (Paperback)
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Cambridge University Press, Cambridge, 2021
ISBN 10: 1108986897
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Paperback. Condición: new. Paperback. Data are not only ubiquitous in society, but are increasingly complex both in size and dimensionality. Dimension reduction offers researchers and scholars the ability to make such complex, high dimensional data spaces simpler and more manageable. This Element offers readers a suite of modern unsupervised dimension reduction techniques along with hundreds of lines of R code, to efficiently represent the original high dimensional data space in a simplified, lower dimensional subspace. Launching from the earliest dimension reduction technique principal components analysis and using real social science data, I introduce and walk readers through application of the following techniques: locally linear embedding, t-distributed stochastic neighbor embedding (t-SNE), uniform manifold approximation and projection, self-organizing maps, and deep autoencoders. The result is a well-stocked toolbox of unsupervised algorithms for tackling the complexities of high dimensional data so common in modern society. All code is publicly accessible on Github. Dimension reduction offers researchers and scholars the ability to make complex, high dimensional data spaces simpler and more manageable. This Element offers readers a suite of modern unsupervised dimension reduction techniques to efficiently represent the original high dimensional data space in a simplified, lower dimensional subspace. Shipping may be from our Sydney, NSW warehouse or from our UK or US warehouse, depending on stock availability. Nº de ref. del artículo: 9781108986892
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