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statistical prediction machine learning de chen john (17 resultados)
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chen john
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Edición internacionalStatistical Prediction and Machine Learning (Original Price £ 81.99)
ISBN 10: 1041324448 ISBN 13: 9781041324447
Librería: Basi6 International, Irving, TX, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Statistical Prediction and Machine Learning
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Statistical Prediction and Machine Learning
Librería: California Books, Miami, FL, Estados Unidos de America
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Statistical Prediction and Machine Learning
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Statistical Prediction and Machine Learning
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
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Statistical Prediction and Machine Learning
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
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Statistical Prediction and Machine Learning
Librería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
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Statistical Prediction and Machine Learning
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
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Librería: THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Reino Unido
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Statistical Prediction and Machine Learning
Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
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Statistical Prediction and Machine Learning
Librería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
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Librería: Revaluation Books, Exeter, Reino Unido
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Statistical Prediction and Machine Learning
Librería: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Reino Unido
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Statistical Prediction and Machine Learning
Idioma: Inglés
Publicado por Chapman And Hall/CRC Aug 2024, 2024
ISBN 10: 0367332272 ISBN 13: 9780367332273
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 106,40
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Written by an experienced statistics educator and two data scientists, this book unifies conventional statistical thinking and contemporary machine learning framework into a single overarching umbrella over data science. The book is designed to bridge the knowledge gap between conventional statistics and machine learning. It provides an accessible approach for readers with a basic statistics background to develop a mastery of machine learning. The book starts with elucidating examples in Chapter 1 and fundamentals on refined optimization in Chapter 2, which are followed by common supervised learning methods such as regressions, classification, support vector machines, tree algorithms, and range regressions. After a discussion on unsupervised learning methods, it includes a chapter on unsupervised learning and a chapter on statistical learning with data sequentially or simultaneously from multiple resources.One of the distinct features of this book is the comprehensive coverage of the topics in statistical learning and medical applications. It summarizes the authors' teaching, research, and consulting experience in which they use data analytics. The illustrating examples and accompanying materials heavily emphasize understanding on data analysis, producing accurate interpretations, and discovering hidden assumptions associated with various methods.Key Features:Unifies conventional model-based framework and contemporary data-driven methods into a single overarching umbrella over data science.Includes real-life medical applications in hypertension, stroke, diabetes, thrombolysis, aspirin efficacy.Integrates statistical theory with machine learning algorithms.Includes potential methodological developments in data science. 316 pp. Englisch.
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Statistical Prediction and Machine Learning
Librería: moluna, Greven, Alemania
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Añadir al carritoCondición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. John T. Chen is a professor of Statistics at Bowling Green State University. He completed his postdoctoral training at McMaster University (Canada) after earning a PhD degree in statistics at the University of Sydney (Australia). John has publishe.
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Statistical Prediction and Machine Learning
Librería: THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Reino Unido
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Statistical Prediction and Machine Learning
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Written by an experienced statistics educator and two data scientists, this book unifies conventional statistical thinking and contemporary machine learning framework into a single overarching umbrella over data science. The book is designed to bridge the knowledge gap between conventional statistics and machine learning. It provides an accessible approach for readers with a basic statistics background to develop a mastery of machine learning. The book starts with elucidating examples in Chapter 1 and fundamentals on refined optimization in Chapter 2, which are followed by common supervised learning methods such as regressions, classification, support vector machines, tree algorithms, and range regressions. After a discussion on unsupervised learning methods, it includes a chapter on unsupervised learning and a chapter on statistical learning with data sequentially or simultaneously from multiple resources.One of the distinct features of this book is the comprehensive coverage of the topics in statistical learning and medical applications. It summarizes the authors' teaching, research, and consulting experience in which they use data analytics. The illustrating examples and accompanying materials heavily emphasize understanding on data analysis, producing accurate interpretations, and discovering hidden assumptions associated with various methods.Key Features:Unifies conventional model-based framework and contemporary data-driven methods into a single overarching umbrella over data science.Includes real-life medical applications in hypertension, stroke, diabetes, thrombolysis, aspirin efficacy.Integrates statistical theory with machine learning algorithms.Includes potential methodological developments in data science.
