Bedankt voor het vertrouwen het afgelopen jaar! Om jou te bedanken bieden we GRATIS verzending (in België) aan op alles gedurende de hele maand januari.
  • Afhalen na 1 uur in een winkel met voorraad
  • Gratis thuislevering in België
  • Ruim aanbod met 7 miljoen producten
Bedankt voor het vertrouwen het afgelopen jaar! Om jou te bedanken bieden we GRATIS verzending (in België) aan op alles gedurende de hele maand januari.
  • Afhalen na 1 uur in een winkel met voorraad
  • Gratis thuislevering in België
  • Ruim aanbod met 7 miljoen producten
  1. Boeken
  2. Non-fictie
  3. Wetenschap
  4. Wiskunde & Statistiek
  5. Multivariate Kernel Smoothing and Its Applications

Multivariate Kernel Smoothing and Its Applications

José E Chacón, Tarn Duong
€ 175,95
+ 351 punten
Uitvoering
Levering 2 à 3 weken
Eenvoudig bestellen
Veilig betalen
In januari gratis thuislevering in België (via bpost)
Gratis levering in je Standaard Boekhandel

Omschrijving

Kernel smoothing has greatly evolved since its inception to become an essential methodology in the data science tool kit for the 21st century. Its widespread adoption is due to its fundamental role for multivariate exploratory data analysis, as well as the crucial role it plays in composite solutions to complex data challenges.

Multivariate Kernel Smoothing and Its Applications offers a comprehensive overview of both aspects. It begins with a thorough exposition of the approaches to achieve the two basic goals of estimating probability density functions and their derivatives. The focus then turns to the applications of these approaches to more complex data analysis goals, many with a geometric/topological flavour, such as level set estimation, clustering (unsupervised learning), principal curves, and feature significance. Other topics, while not direct applications of density (derivative) estimation but sharing many commonalities with the previous settings, include classification (supervised learning), nearest neighbour estimation, and deconvolution for data observed with error.

For a data scientist, each chapter contains illustrative Open data examples that are analysed by the most appropriate kernel smoothing method. The emphasis is always placed on an intuitive understanding of the data provided by the accompanying statistical visualisations. For a reader wishing to investigate further the details of their underlying statistical reasoning, a graduated exposition to a unified theoretical framework is provided. The algorithms for efficient software implementation are also discussed.

José E. Chacón is an associate professor at the Department of Mathematics of the Universidad de Extremadura in Spain.
Tarn Duong is a Senior Data Scientist for a start-up which provides short distance carpooling services in France.

Both authors have made important contributions to kernel smoothing research over the last couple of decades.

Specificaties

Betrokkenen

Auteur(s):
Uitgeverij:

Inhoud

Aantal bladzijden:
226
Taal:
Engels
Reeks:

Eigenschappen

Productcode (EAN):
9781498763011
Verschijningsdatum:
8/05/2018
Uitvoering:
Hardcover
Formaat:
Genaaid
Afmetingen:
163 mm x 239 mm
Gewicht:
544 g
Standaard Boekhandel

Alleen bij Standaard Boekhandel

+ 351 punten op je klantenkaart van Standaard Boekhandel
SOLDEN

30% korting

op een mooie selectie boeken en papierwaren
SOLDEN
Solden: 30% korting op boeken en papierwaren
E-BOOK ACTIE

Tot meer dan 50% korting

op een selectie e-books
E-BOOK ACTIE
E-book kortingen
Standaard Boekhandel

Beoordelingen

We publiceren alleen reviews die voldoen aan de voorwaarden voor reviews. Bekijk onze voorwaarden voor reviews.