Research in Data Science

·
· Association for Women in Mathematics Series หนังสือเล่มที่ 17 · Springer
eBook
297
หน้า
คะแนนและรีวิวไม่ได้รับการตรวจสอบยืนยัน  ดูข้อมูลเพิ่มเติม

เกี่ยวกับ eBook เล่มนี้

This edited volume on data science features a variety of research ranging from theoretical to applied and computational topics. Aiming to establish the important connection between mathematics and data science, this book addresses cutting edge problems in predictive modeling, multi-scale representation and feature selection, statistical and topological learning, and related areas. Contributions study topics such as the hubness phenomenon in high-dimensional spaces, the use of a heuristic framework for testing the multi-manifold hypothesis for high-dimensional data, the investigation of interdisciplinary approaches to multi-dimensional obstructive sleep apnea patient data, and the inference of a dyadic measure and its simplicial geometry from binary feature data. Based on the first Women in Data Science and Mathematics (WiSDM) Research Collaboration Workshop that took place in 2017 at the Institute for Compuational and Experimental Research in Mathematics (ICERM) in Providence, Rhode Island, this volume features submissions from several of the working groups as well as contributions from the wider community. The volume is suitable for researchers in data science in industry and academia.

เกี่ยวกับผู้แต่ง


ให้คะแนน eBook นี้

แสดงความเห็นของคุณให้เรารับรู้

ข้อมูลในการอ่าน

สมาร์ทโฟนและแท็บเล็ต
ติดตั้งแอป Google Play Books สำหรับ Android และ iPad/iPhone แอปจะซิงค์โดยอัตโนมัติกับบัญชีของคุณ และช่วยให้คุณอ่านแบบออนไลน์หรือออฟไลน์ได้ทุกที่
แล็ปท็อปและคอมพิวเตอร์
คุณฟังหนังสือเสียงที่ซื้อจาก Google Play โดยใช้เว็บเบราว์เซอร์ในคอมพิวเตอร์ได้
eReader และอุปกรณ์อื่นๆ
หากต้องการอ่านบนอุปกรณ์ e-ink เช่น Kobo eReader คุณจะต้องดาวน์โหลดและโอนไฟล์ไปยังอุปกรณ์ของคุณ โปรดทำตามวิธีการอย่างละเอียดในศูนย์ช่วยเหลือเพื่อโอนไฟล์ไปยัง eReader ที่รองรับ