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mcnicholas paul
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mixture model based classification
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Mixture Model-Based Classification
Librería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 65,66
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Mixture Model-Based Classification
Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 73,59
Convertir monedaEUR 3,40 gastos de envío en Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 3 disponibles
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Mixture Model-Based Classification
Publicado por Taylor & Francis Group, 2016
ISBN 10: 1482225662 ISBN 13: 9781482225662
Idioma: Inglés
Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 75,93
Convertir monedaEUR 3,40 gastos de envío en Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 1 disponibles
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Mixture Model-Based Classification
Librería: THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 71,21
Convertir monedaEUR 9,87 gastos de envío desde Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 1 disponibles
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Mixture Model-Based Classification
Publicado por Taylor & Francis Group, 2016
ISBN 10: 1482225662 ISBN 13: 9781482225662
Idioma: Inglés
Librería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 76,77
Convertir monedaEUR 7,46 gastos de envío desde Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 1 disponibles
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Mixture Model-Based Classification
Librería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 76,00
Convertir monedaEUR 9,95 gastos de envío desde Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 3 disponibles
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Mixture Model-Based Classification
Publicado por Taylor & Francis Group, 2016
ISBN 10: 1482225662 ISBN 13: 9781482225662
Idioma: Inglés
Librería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 80,09
Convertir monedaEUR 9,95 gastos de envío desde Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 1 disponibles
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Mixture Model-based Classification
Librería: Revaluation Books, Exeter, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 97,87
Convertir monedaEUR 28,70 gastos de envío desde Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 1 disponibles
Añadir al carritoPaperback. Condición: Brand New. 236 pages. 9.21x6.14x0.55 inches. In Stock.
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Mixture Model-Based Classification
Publicado por Apple Academic Press Inc., 2016
ISBN 10: 1482225662 ISBN 13: 9781482225662
Idioma: Inglés
Librería: THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 114,83
Convertir monedaEUR 13,62 gastos de envío desde Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 1 disponibles
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Mixture Model-based Classification
Librería: Revaluation Books, Exeter, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 127,31
Convertir monedaEUR 28,70 gastos de envío desde Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 1 disponibles
Añadir al carritoHardcover. Condición: Brand New. 212 pages. 9.25x6.25x0.75 inches. In Stock.
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Mixture Model-Based Classification
Librería: moluna, Greven, Alemania
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 115,70
Convertir monedaEUR 48,99 gastos de envío desde Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: Más de 20 disponibles
Añadir al carritoCondición: New. This is a great overview of the field of model-based clustering and classification by one of its leading developers. McNicholas provides a resource that I am certain will be used by researchers in statistics and related disciplines for quite some ti.
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Mixture Model-Based Classification
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 142,89
Convertir monedaEUR 62,38 gastos de envío desde Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 2 disponibles
Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. Neuware - This work addresses classification using mixture models broadly. Unlike traditional treatments of the subject that heavily focus on unsupervised approaches, this book gives attention to unsupervised, semi-supervised, and supervised classification paradigms. Case studies illustrate both non-Gaussian and Gaussian approaches to model selection.
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Mixture Model-Based Classification
Publicado por Taylor & Francis, Chapman And Hall/CRC, 2020
ISBN 10: 0367736950 ISBN 13: 9780367736958
Idioma: Inglés
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 60,80
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -'This is a great overview of the field of model-based clustering and classification by one of its leading developers. McNicholas provides a resource that I am certain will be used by researchers in statistics and related disciplines for quite some time. The discussion of mixtures with heavy tails and asymmetric distributions will place this text as the authoritative, modern reference in the mixture modeling literature.' (Douglas Steinley, University of Missouri)Mixture Model-Based Classification is the first monograph devoted to mixture model-based approaches to clustering and classification. This is both a book for established researchers and newcomers to the field. A history of mixture models as a tool for classification is provided and Gaussian mixtures are considered extensively, including mixtures of factor analyzers and other approaches for high-dimensional data. Non-Gaussian mixtures are considered, from mixtures with components that parameterize skewness and/or concentration, right up to mixtures of multiple scaled distributions. Several other important topics are considered, including mixture approaches for clustering and classification of longitudinal data as well as discussion about how to define a clusterPaul D. McNicholas is the Canada Research Chair in Computational Statistics at McMaster University, where he is a Professor in the Department of Mathematics and Statistics. His research focuses on the use of mixture model-based approaches for classification, with particular attention to clustering applications, and he has published extensively within the field. He is an associate editor for several journals and has served as a guest editor for a number of special issues on mixture models. 236 pp. Englisch.
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Mixture Model-Based Classification
Librería: moluna, Greven, Alemania
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 57,92
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Añadir al carritoCondición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. This is a great overview of the field of model-based clustering and classification by one of its leading developers. McNicholas provides a resource that I am certain will be used by researchers in statistics and related disciplines for quite some ti.
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Mixture Model-Based Classification
Publicado por Taylor & Francis, Chapman And Hall/CRC, 2020
ISBN 10: 0367736950 ISBN 13: 9780367736958
Idioma: Inglés
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 69,04
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - 'This is a great overview of the field of model-based clustering and classification by one of its leading developers. McNicholas provides a resource that I am certain will be used by researchers in statistics and related disciplines for quite some time. The discussion of mixtures with heavy tails and asymmetric distributions will place this text as the authoritative, modern reference in the mixture modeling literature.' (Douglas Steinley, University of Missouri)Mixture Model-Based Classification is the first monograph devoted to mixture model-based approaches to clustering and classification. This is both a book for established researchers and newcomers to the field. A history of mixture models as a tool for classification is provided and Gaussian mixtures are considered extensively, including mixtures of factor analyzers and other approaches for high-dimensional data. Non-Gaussian mixtures are considered, from mixtures with components that parameterize skewness and/or concentration, right up to mixtures of multiple scaled distributions. Several other important topics are considered, including mixture approaches for clustering and classification of longitudinal data as well as discussion about how to define a clusterPaul D. McNicholas is the Canada Research Chair in Computational Statistics at McMaster University, where he is a Professor in the Department of Mathematics and Statistics. His research focuses on the use of mixture model-based approaches for classification, with particular attention to clustering applications, and he has published extensively within the field. He is an associate editor for several journals and has served as a guest editor for a number of special issues on mixture models.
