Produktbeschreibung
Principles and Methods for Data Science
Edited by two of the best scientists in the field, this series presents the latest updates in statistics
Arni S.R. Srinivasa Rao (Volume editor), C.R. Rao (Volume editor)
9780444642110
Hardback, published 27 May 2020
496 pages
22.9 x 15.2 x 3 cm, 0.98 kg
Principles and Methods for Data Science, Volume 43 in the Handbook of Statistics series, highlights new advances in the field, with this updated volume presenting interesting and timely topics, including Competing risks, aims and methods, Data analysis and mining of microbial community dynamics, Support Vector Machines, a robust prediction method with applications in bioinformatics, Bayesian Model Selection for Data with High Dimension, High dimensional statistical inference: theoretical development to data analytics, Big data challenges in genomics, Analysis of microarray gene expression data using information theory and stochastic algorithm, Hybrid Models, Markov Chain Mont]
Principles and Methods for Data Science Srinivasa Rao Rao Hardback Volume 43
Principles and Methods for Data Science
Edited by two of the best scientists in the field, this series presents the latest updates in statistics
Arni S.R. Srinivasa Rao (Volume editor), C.R. Rao (Volume editor)
9780444642110
Hardback, published 27 May 2020
496 pages
22.9 x 15.2 x 3 cm, 0.98 kg
Principles and Methods for Data Science, Volume 43 in the Handbook of Statistics series, highlights new advances in the field, with this updated volume presenting interesting and timely topics, including Competing risks, aims and methods, Data analysis and mining of microbial community dynamics, Support Vector Machines, a robust prediction method with applications in bioinformatics, Bayesian Model Selection for Data with High Dimension, High dimensional statistical inference: theoretical development to data analytics, Big data challenges in genomics, Analysis of microarray gene expression data using information theory and stochastic algorithm, Hybrid Models, Markov Chain Mont]
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