9781611976366 - mathematics of data science: a computational approach to clustering and classification de calvetti, daniela; somersalo, erkki (14 resultados)
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Editorial: Society For Industrial & Applied Mathematics,U.S., 2021
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Editorial: SIAM - Society for Industrial and Applied Mathematics, 2021
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Editorial: SIAM - Society for Industrial and Applied Mathematics, 2021
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Editorial: Society for Industrial and Applied Mathematics,U.S., US, 2021
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Paperback. Condición: New. This textbook provides a solid mathematical basis for understanding popular data science algorithms for clustering and classification and shows that an in-depth understanding of the mathematics powering these algorithms gives insight into the underlying data. It presents a step-by-step derivation of th…ese algorithms, outlining their implementation from scratch in a computationally sound way.Mathematics of Data Science: A Computational Approach to Clustering and Classificationproposes different ways of visualizing high-dimensional data to unveil hidden internal structures, andincludes graphical explanations and computed examples using publicly available data sets in nearly every chapter to highlight similarities and differences among the algorithms.
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Editorial: Society for Industrial & Applied Mathematics,U.S., 2021
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Editorial: SIAM - Society for Industrial and Applied Mathematics, 2021
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Paperback. Condición: New. This textbook provides a solid mathematical basis for understanding popular data science algorithms for clustering and classification and shows that an in-depth understanding of the mathematics powering these algorithms gives insight into the underlying data. It presents a step-by-step derivation of th…ese algorithms, outlining their implementation from scratch in a computationally sound way.Mathematics of Data Science: A Computational Approach to Clustering and Classificationproposes different ways of visualizing high-dimensional data to unveil hidden internal structures, andincludes graphical explanations and computed examples using publicly available data sets in nearly every chapter to highlight similarities and differences among the algorithms.
