Thomas taimre (48 resultados)
Solutions Manual to Accompany Simulation and the Monte Carlo Method (Wiley Series in Probability and Statistics)
Kroese, Dirk P.; Taimre, Thomas; Botev, Zdravko I.; Rubinstein, Reuven Y.
Idioma: Inglés
Editorial: Wiley-Interscience, 2007
Serie: Wiley Series in Probability and Statistics, Libro 209 de 358. Libro 209 de 358 - Wiley Series in Probability and Statistics
- Tapa blanda
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paperback. Condición: Very Good. Unmarked trade paperback. Gentle bend on corner of cover.
Simulation and the Monte Carlo Method
Kroese, Dirk P.; Taimre, Thomas; Botev, Zdravko I.; Rubinstein, Reuven Y.
Idioma: Inglés
Editorial: Wiley-Interscience, 2007
Serie: Wiley Series in Probability and Statistics, Libro 209 de 358. Libro 209 de 358 - Wiley Series in Probability and Statistics
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Simulation and the Monte Carlo Method
Kroese, Dirk P.; Taimre, Thomas; Botev, Zdravko I.; Rubinstein, Reuven Y.
Idioma: Inglés
Editorial: Wiley-Interscience, 2007
Serie: Wiley Series in Probability and Statistics, Libro 209 de 358. Libro 209 de 358 - Wiley Series in Probability and Statistics
- Tapa blanda
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Condición: New.
Solutions Manual to Accompany Simulation and the Monte Carlo Method
Kroese Dirk P. Rubinstein Reuven Y. Botev Zdravko I. Taimre Thomas
Idioma: Inglés
Editorial: John Wiley & Sons, 2007
Serie: Wiley Series in Probability and Statistics, Libro 209 de 358. Libro 209 de 358 - Wiley Series in Probability and Statistics
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hardcover. Condición: Fine.
Simulation and the Monte Carlo Method
Kroese, Dirk P.; Taimre, Thomas; Botev, Zdravko I.; Rubinstein, Reuven Y.
Idioma: Inglés
Editorial: Wiley-Interscience, 2007
Serie: Wiley Series in Probability and Statistics, Libro 209 de 358. Libro 209 de 358 - Wiley Series in Probability and Statistics
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Condición: New.
Simulation and the Monte Carlo Method
Kroese, Dirk P.; Taimre, Thomas; Botev, Zdravko I.; Rubinstein, Reuven Y.
Idioma: Inglés
Editorial: Wiley-Interscience, 2007
Serie: Wiley Series in Probability and Statistics, Libro 209 de 358. Libro 209 de 358 - Wiley Series in Probability and Statistics
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Solutions Manual to Accompany Simulation and the Monte Carlo Method
Dirk P. Kroese Reuven Y. Rubinstein Zdravko I. Botev Thomas Taimre
Idioma: Inglés
Editorial: John Wiley & Sons, 2007
Serie: Wiley Series in Probability and Statistics, Libro 209 de 358. Libro 209 de 358 - Wiley Series in Probability and Statistics
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Condición: New. pp. 188 2nd Edition.
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Data Science and Machine Learning: Mathematical and Statistical Methods (Chapman & Hall/CRC Machine Learning & Pattern Recognition)
Botev, Zdravko; Kroese, Dirk P.; Taimre, Thomas; Vaisman, Radislav
Idioma: Inglés
Editorial: Chapman and Hall/CRC, 2019
Serie: Chapman & Hall/Crc Machine Learning & Pattern Recognition, Libro 15 de 15. Libro 15 de 15 - Chapman & Hall/Crc Machine Learning & Pattern Recognition
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Librería: World of Books (was SecondSale), Montgomery, IL, Estados Unidos de AmericaWorld of Books (was SecondSale)
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Data Science and Machine Learning: Mathematical and Statistical Methods (Chapman & Hall/CRC Machine Learning & Pattern Recognition)
Botev, Zdravko Zdravko Botev, Dirk P. Kroese, Thomas Taimre,
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Librería: Chiron Media, Wallingford, Reino UnidoChiron Media
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hardcover. Condición: New.
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Librería: California Books, Miami, FL, Estados Unidos de AmericaCalifornia Books
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Librería: MERS Goodwill, Saint Louis, MO, Estados Unidos de AmericaMERS Goodwill
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Condición: New. In.
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Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino UnidoRia Christie Collections
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EUR 117,41
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Condición: New. In.
Data Science and Machine Learning : Mathematical and Statistical Methods, 1st Edition
Botev, Zdravko; Kroese, Dirk P.; Taimre, Thomas; Vaisman, Radislav
Idioma: Inglés
Editorial: Taylor & Francis Group, 2019
Serie: Chapman & Hall/Crc Machine Learning & Pattern Recognition, Libro 15 de 15. Libro 15 de 15 - Chapman & Hall/Crc Machine Learning & Pattern Recognition
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Librería: Biblios, frankfurt am main, HESSE, AlemaniaBiblios
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Envío por EUR 9,95Se envía de Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 4 disponibles
Condición: New.
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Librería: Rarewaves USA, OSWEGO, IL, Estados Unidos de AmericaRarewaves USA
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Hardback. Condición: New. 2nd. Praise for the first edition:"In nine succinct but information-packed chapters, the authors provide a logically structured and robust introduction to the mathematical and statistical methods underpinning the still-evolving field of AI and data science."- Joacim Rocklöv and Albert A. Gayle, Internat…ional Journal of Epidemiology, Volume 49, Issue 6"This book organizes the algorithms clearly and cleverly. The way the Python code was written follows the algorithm closely-very useful for readers who wish to understand the rationale and flow of the background knowledge."- Yin-Ju Lai and Chuhsing Kate Hsiao, Biometrics, Volume 77, Issue 4The purpose of Data Science and Machine Learning: Mathematical and Statistical Methods is to provide an accessible, yet comprehensive textbook intended for students interested in gaining a better understanding of the mathematics and statistics that underpin the rich variety of ideas and machine learning algorithms in data science.New in the Second EditionThis expanded edition provides updates across key areas of statistical learning: Monte Carlo Methods: A new section introducing regenerative rejection sampling - a simpler alternative to MCMC. Unsupervised Learning: Inclusion of two multidimensional diffusion kernel density estimators, as well as the bandwidth perturbation matching method for the optimal data-driven bandwidth selection. Regression: New automatic bandwidth selection for local linear regression. Feature Selection and Shrinkage: A new chapter introducing the klimax method for model selection in high-dimensions. Reinforcement Learning: A new chapter on contemporary topics such as policy iteration, temporal difference learning, and policy gradient methods, all complete with Python code. Appendices: Expanded treatment of linear algebra, functional analysis, and optimization that includes the coordinate-descent method and the novel Majorization-Minimization method for constrained optimization.Key Features:Focuses on mathematical understanding.Presentation is self-contained, accessible, and comprehensive.Extensive list of exercises and worked-out examples.Many concrete algorithms with Python code.Full color throughout and extensive indexing.A single-counter consecutive numbering of all theorems, definitions, equations, etc., for easier text searches.
- Tapa dura
Librería: Rarewaves.com USA, London, LONDO, Reino UnidoRarewaves.com USA
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Hardback. Condición: New. 2nd. Praise for the first edition:"In nine succinct but information-packed chapters, the authors provide a logically structured and robust introduction to the mathematical and statistical methods underpinning the still-evolving field of AI and data science."- Joacim Rocklöv and Albert A. Gayle, Internat…ional Journal of Epidemiology, Volume 49, Issue 6"This book organizes the algorithms clearly and cleverly. The way the Python code was written follows the algorithm closely-very useful for readers who wish to understand the rationale and flow of the background knowledge."- Yin-Ju Lai and Chuhsing Kate Hsiao, Biometrics, Volume 77, Issue 4The purpose of Data Science and Machine Learning: Mathematical and Statistical Methods is to provide an accessible, yet comprehensive textbook intended for students interested in gaining a better understanding of the mathematics and statistics that underpin the rich variety of ideas and machine learning algorithms in data science.New in the Second EditionThis expanded edition provides updates across key areas of statistical learning: Monte Carlo Methods: A new section introducing regenerative rejection sampling - a simpler alternative to MCMC. Unsupervised Learning: Inclusion of two multidimensional diffusion kernel density estimators, as well as the bandwidth perturbation matching method for the optimal data-driven bandwidth selection. Regression: New automatic bandwidth selection for local linear regression. Feature Selection and Shrinkage: A new chapter introducing the klimax method for model selection in high-dimensions. Reinforcement Learning: A new chapter on contemporary topics such as policy iteration, temporal difference learning, and policy gradient methods, all complete with Python code. Appendices: Expanded treatment of linear algebra, functional analysis, and optimization that includes the coordinate-descent method and the novel Majorization-Minimization method for constrained optimization.Key Features:Focuses on mathematical understanding.Presentation is self-contained, accessible, and comprehensive.Extensive list of exercises and worked-out examples.Many concrete algorithms with Python code.Full color throughout and extensive indexing.A single-counter consecutive numbering of all theorems, definitions, equations, etc., for easier text searches.
- Tapa blanda
Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de AmericaBooks Puddle
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EUR 158,22
Envío por EUR 3,49Se envía dentro de Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 4 disponibles
Condición: New. 1st ed. 2021 edition NO-PA16APR2015-KAP.
Data Science and Machine Learning
Zdravko Botev (University of New South Wales)|Dirk P. Kroese|Thomas Taimre
- Tapa dura
Librería: moluna, Greven, Alemaniamoluna
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EUR 112,86
Envío por EUR 48,99Se envía de Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 3 disponibles
Condición: New. Zdravko I. Botev, PhD, is the pioneer of several modern statistical methodologies, including the diffusion kernel density estimator, the generalized splitting method for rare-event simulation, the bandwidth perturbation matching.
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Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de AmericaGreatBookPrices
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EUR 166,01
Envío por EUR 2,31Se envía dentro de Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 5 disponibles
Condición: New.
- Tapa dura
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de AmericaGreatBookPrices
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EUR 168,55
Envío por EUR 2,31Se envía dentro de Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: Más de 20 disponibles
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- Tapa dura
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino UnidoGreatBookPricesUK
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EUR 153,41
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