Isbn: 9781462552931 - machine learning for social and behavioral research (the methodology in the social sciences) (13 resultados)
Idioma: Inglés
Editorial: The Guilford Press, 2023
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Idioma: Inglés
Editorial: Guilford Publications, 2023
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Idioma: Inglés
Editorial: The Guilford Press, 2023
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Idioma: Inglés
Editorial: Guilford Publications, 2023
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Idioma: Inglés
Editorial: The Guilford Press, 2023
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Idioma: Inglés
Editorial: The Guilford Press, 2023
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Idioma: Inglés
Editorial: The Guilford Press, 2023
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Idioma: Inglés
Editorial: The Guilford Press, 2023
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Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de AmericaBooks Puddle
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Condición: New. 1st edition NO-PA16APR2015-KAP.
Idioma: Inglés
Editorial: Guilford Pubn, 2023
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Librería: Revaluation Books, Exeter, Reino UnidoRevaluation Books
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Idioma: Inglés
Editorial: Guilford Publications, 2023
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Idioma: Inglés
Editorial: The Guilford Press, 2023
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Condición: New.
Machine Learning for Social and Behavioral Research
Ross Jacobucci|Kevin J. Grimm (Arizona State University, United States)|Zhiyong Zhang
Idioma: Inglés
Editorial: Guilford Publications, 2023
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Librería: moluna, Greven, Alemaniamoluna
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Condición: New. Ross Jacobucci, PhD, is Assistant Professor in Quantitative Psychology in the Department of Psychology at the University of Notre Dame. His research interests include the development and application of machine learning for clinical research, with a focus.
Idioma: Inglés
Editorial: Guilford Publications Jul 2023, 2023
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Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, AlemaniaAHA-BUCH GmbH
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EUR 137,37
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Buch. Condición: Neu. Neuware - Today's social and behavioral researchers increasingly need to know: 'What do I do with all this data ' This book provides the skills needed to analyze and report large, complex data sets using machine learning tools, and to understand published machine learning articles. Techniques are demonstrated using actual data (Big Five Inventory, early childhood learning, and more), with a focus on the interplay of statistical algorithm, data, and theory. The identification of heterogeneity, measurement error, regularization, and decision trees are also emphasized. The book covers basic principles as well as a range of methods for analyzing univariate and multivariate data (factor analysis, structural equation models, and mixed-effects models). Analysis of text and social network data is also addressed. End-of-chapter 'Computational Time and Resources' sections include discussions of key R packages; the companion website provides R programming scripts and data for the book's examples.…
