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Geometric Data Analysis. From Correspondence Analysis to Structured Data Analysis.
Idioma: Inglés
Publicado por Berlin, Springer Netherlands., 2005
ISBN 10: 9048100380 ISBN 13: 9789048100385
Librería: Universitätsbuchhandlung Herta Hold GmbH, Berlin, Alemania
Miembro de asociación: GIAQ ILAB VDA
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 18,00
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Big Visual Data Analysis : Scene Classification and Geometric Labeling
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 52,15
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Combinatorial Inference in Geometric Data Analysis
Libro 22 de 23: Chapman & Hall/CRC Computer Science & Data AnalysisLibrería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 58,19
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Big Visual Data Analysis : Scene Classification and Geometric Labeling
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 62,14
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Mathematical Principles of Topological and Geometric Data Analysis
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 54,61
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Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: Más de 20 disponibles
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Mathematical Principles of Topological and Geometric Data Analysis
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 66,55
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Mathematical Principles of Topological and Geometric Data Analysis
Idioma: Inglés
Publicado por Springer International Publishing AG, 2023
ISBN 10: 3031334396 ISBN 13: 9783031334399
Librería: PBShop.store US, Wood Dale, IL, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 68,94
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Combinatorial Inference in Geometric Data Analysis
Libro 22 de 23: Chapman & Hall/CRC Computer Science & Data AnalysisLibrería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 67,85
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Combinatorial Inference in Geometric Data Analysis 1st Edition
Libro 22 de 23: Chapman & Hall/CRC Computer Science & Data AnalysisLibrería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 62,50
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Mathematical Principles of Topological and Geometric Data Analysis
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 70,61
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Big Visual Data Analysis: Scene Classification and Geometric Labeling (SpringerBriefs in Signal Processing)
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 58,98
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Mathematical Principles of Topological and Geometric Data Analysis
Idioma: Inglés
Publicado por Springer International Publishing AG, 2023
ISBN 10: 3031334396 ISBN 13: 9783031334399
Librería: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 68,65
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Big Visual Data Analysis: Scene Classification and Geometric Labeling (SpringerBriefs in Electrical and Computer Engineering)
Librería: Chiron Media, Wallingford, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 56,65
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Big Visual Data Analysis : Scene Classification and Geometric Labeling
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 58,97
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Combinatorial Inference in Geometric Data Analysis
Libro 22 de 23: Chapman & Hall/CRC Computer Science & Data AnalysisLibrería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 61,12
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Combinatorial Inference in Geometric Data Analysis
Libro 22 de 23: Chapman & Hall/CRC Computer Science & Data AnalysisLibrería: THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 63,67
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Añadir al carritoPaperback / softback. Condición: New. New copy - Usually dispatched within 4 working days.
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Mathematical Principles of Topological and Geometric Data Analysis
Idioma: Inglés
Publicado por Springer International Publishing AG, CH, 2023
ISBN 10: 3031334396 ISBN 13: 9783031334399
Librería: Rarewaves.com USA, London, LONDO, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 79,09
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Añadir al carritoHardback. Condición: New. 2023 ed. This book explores and demonstrates how geometric tools can be used in data analysis. Beginning with a systematic exposition of the mathematical prerequisites, covering topics ranging from category theory to algebraic topology, Riemannian geometry, operator theory and network analysis, it goes on to describe and analyze some of the most important machine learning techniques for dimension reduction, including the different types of manifold learning and kernel methods. It also develops a new notion of curvature of generalized metric spaces, based on the notion of hyperconvexity, which can be used for the topological representation of geometric information.In recent years there has been a fascinating development: concepts and methods originally created in the context of research in pure mathematics, and in particular in geometry, have become powerful tools in machine learning for the analysis of data. The underlying reason for this is that data are typically equipped with somekind of notion of distance, quantifying the differences between data points. Of course, to be successfully applied, the geometric tools usually need to be redefined, generalized, or extended appropriately.Primarily aimed at mathematicians seeking an overview of the geometric concepts and methods that are useful for data analysis, the book will also be of interest to researchers in machine learning and data analysis who want to see a systematic mathematical foundation of the methods that they use.
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Combinatorial Inference in Geometric Data Analysis 1st Edition
Libro 22 de 23: Chapman & Hall/CRC Computer Science & Data AnalysisLibrería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 75,83
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Big Visual Data Analysis: Scene Classification and Geometric Labeling (SpringerBriefs in Electrical and Computer Engineering)
Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 77,10
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Añadir al carritoCondición: New. pp. 122.
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Combinatorial Inference in Geometric Data Analysis
Libro 22 de 23: Chapman & Hall/CRC Computer Science & Data AnalysisLibrería: Basi6 International, Irving, TX, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 81,45
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Añadir al carritoCondición: Brand New. New. US edition. Expediting shipping for all USA and Europe orders excluding PO Box. Excellent Customer Service.
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Combinatorial Inference in Geometric Data Analysis
Libro 22 de 23: Chapman & Hall/CRC Computer Science & Data AnalysisLibrería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 63,66
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Mathematical Principles of Topological and Geometric Data Analysis
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 63,75
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Mathematical Principles of Topological and Geometric Data Analysis
Idioma: Inglés
Publicado por Springer International Publishing AG, CH, 2023
ISBN 10: 3031334396 ISBN 13: 9783031334399
Librería: Rarewaves USA, OSWEGO, IL, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 83,83
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Añadir al carritoHardback. Condición: New. 2023 ed. This book explores and demonstrates how geometric tools can be used in data analysis. Beginning with a systematic exposition of the mathematical prerequisites, covering topics ranging from category theory to algebraic topology, Riemannian geometry, operator theory and network analysis, it goes on to describe and analyze some of the most important machine learning techniques for dimension reduction, including the different types of manifold learning and kernel methods. It also develops a new notion of curvature of generalized metric spaces, based on the notion of hyperconvexity, which can be used for the topological representation of geometric information.In recent years there has been a fascinating development: concepts and methods originally created in the context of research in pure mathematics, and in particular in geometry, have become powerful tools in machine learning for the analysis of data. The underlying reason for this is that data are typically equipped with somekind of notion of distance, quantifying the differences between data points. Of course, to be successfully applied, the geometric tools usually need to be redefined, generalized, or extended appropriately.Primarily aimed at mathematicians seeking an overview of the geometric concepts and methods that are useful for data analysis, the book will also be of interest to researchers in machine learning and data analysis who want to see a systematic mathematical foundation of the methods that they use.
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Mathematical Principles of Topological and Geometric Data Analysis (Mathematics of Data, 2)
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 69,90
Envío por EUR 13,90
Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 4 disponibles
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Big Visual Data Analysis : Scene Classification and Geometric Labeling
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 66,90
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Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: Más de 20 disponibles
Añadir al carritoCondición: As New. Unread book in perfect condition.
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Combinatorial Inference in Geometric Data Analysis (Chapman & Hall/CRC Computer Science & Data Analysis)
Libro 22 de 23: Chapman & Hall/CRC Computer Science & Data AnalysisLibrería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 70,37
Envío por EUR 13,90
Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: Más de 20 disponibles
Añadir al carritoCondición: New. In.
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Mathematical Principles of Topological and Geometric Data Analysis (Volume 2)
Librería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 77,41
Envío por EUR 7,54
Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 1 disponibles
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Combinatorial Inference in Geometric Data Analysis 1st Edition
Libro 22 de 23: Chapman & Hall/CRC Computer Science & Data AnalysisLibrería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 73,36
Envío por EUR 9,95
Se envía de Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 3 disponibles
Añadir al carritoCondición: New.
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Combinatorial Inference in Geometric Data Analysis (Chapman & Hall/CRC Computer Science & Data Analysis)
Libro 22 de 23: Chapman & Hall/CRC Computer Science & Data AnalysisLibrería: Chiron Media, Wallingford, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 66,96
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Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: Más de 20 disponibles
Añadir al carritoPaperback. Condición: New.
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Mathematical Principles of Topological and Geometric Data Analysis (Hardcover)
Idioma: Inglés
Publicado por Springer International Publishing AG, Cham, 2023
ISBN 10: 3031334396 ISBN 13: 9783031334399
Librería: Grand Eagle Retail, Bensenville, IL, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 87,96
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Se envía dentro de Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 1 disponibles
Añadir al carritoHardcover. Condición: new. Hardcover. This book explores and demonstrates how geometric tools can be used in data analysis. Beginning with a systematic exposition of the mathematical prerequisites, covering topics ranging from category theory to algebraic topology, Riemannian geometry, operator theory and network analysis, it goes on to describe and analyze some of the most important machine learning techniques for dimension reduction, including the different types of manifold learning and kernel methods. It also develops a new notion of curvature of generalized metric spaces, based on the notion of hyperconvexity, which can be used for the topological representation of geometric information.In recent years there has been a fascinating development: concepts and methods originally created in the context of research in pure mathematics, and in particular in geometry, have become powerful tools in machine learning for the analysis of data. The underlying reason for this is that data are typically equipped with somekind of notion of distance, quantifying the differences between data points. Of course, to be successfully applied, the geometric tools usually need to be redefined, generalized, or extended appropriately.Primarily aimed at mathematicians seeking an overview of the geometric concepts and methods that are useful for data analysis, the book will also be of interest to researchers in machine learning and data analysis who want to see a systematic mathematical foundation of the methods that they use. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.
