Multiblock Data Fusion In Statistics And Machine Learning Av Age K. (University Of Amsterdam The Netherlands) Smilde, Tormod Naes, Kristian Hovde Lila

Multiblock Data Fusion In Statistics And Machine Learning Av Age K. (University Of Amsterdam The Netherlands) Smilde, Tormod Naes, Kristian Hovde Lila

Multiblock Data Fusion in Statistics and Machine LearningExplore the advantages and shortcomings of various forms of multiblock analysis, and the relationships between them, with this expert guide Arising out of fusion problems that exist in a variety of fields in the na......
fra 1 739,-
Tilgjengelig i 2 butikker
Frakt og levering
Beskrivelse
<b>Multiblock Data Fusion in Statistics and Machine Learning</b><p><b>Explore the advantages and shortcomings of various forms of multiblock analysis, and the relationships between them, with this expert guide </b><p>Arising out of fusion problems that exist in a variety of fields in the natural and life sciences, the methods available to fuse multiple data sets have expanded dramatically in recent years. Older methods, rooted in psychometrics and chemometrics, also exist. <p><i>Multiblock Data Fusion in Statistics and Machine Learnin Applications in the Natural and Life Sciences</i> is a detailed overview of all relevant multiblock data analysis methods for fusing multiple data sets. It focuses on methods based on components and latent variables, including both well-known and lesser-known methods with potential applications in different types of problems. <p> Many of the included methods are illustrated by practical examples and are accompanied by a freely available R-package. The d
Forhåndsbestill
Frakt og levering
Beskrivelse
Multiblock Data Fusion in Statistics and Machine Learning Explore the advantages and shortcomings of various forms of multiblock analysis, and the relationships between them, with this expert guide Arising out of fusion problems that exist in a variety of fields in the natural and life sciences, the methods available to fuse multiple data sets have expanded dramatically in recent years. Older methods, rooted in psychometrics and chemometrics, also exist. Multiblock Data Fusion in Statistics and Machine Learnin Applications in the Natural and Life Sciences is a detailed overview of all relevant multiblock data analysis methods for fusing multiple data sets. It focuses on methods based on components and latent variables, including both well-known and lesser-known methods with potential applications in different types of problems. Many of the included methods are illustrated by practical examples and are accompanied by a freely available R-package. The distinguished authors have created an accessible and useful guide to help readers fuse data, develop new data fusion models, discover how the involved algorithms and models work, and understand the advantages and shortcomings of various approaches. This book includes: A thorough introduction to the different options available for the fusion of multiple data sets, including methods originating in psychometrics and chemometrics Practical discussions of well-known and lesser-known methods with applications in a wide variety of data problems Included, functional R-code for the application of many of the discussed methods Perfect for graduate students studying data analysis in the context of the natural and life sciences, including bioinformatics, sensometrics, and chemometrics, Multiblock Data Fusion in Statistics and Machine Learnin Applications in the Natural and Life Sciences is also an indispensable resource for developers and users of the results of multiblock methods.

Produktinformasjon

Oppdag Multiblock Data Fusion In Statistics And Machine Learning

Er du klar for å ta steget inn i den fascinerende verden av datafusjon? Multiblock Data Fusion In Statistics And Machine Learning av Age K. Smilde, Tormod Naes, og Kristian Hovde Lila fra Universitetet i Amsterdam er den perfekte guiden for deg som ønsker å forstå de ulike metodene for å kombinere flere datasett. Dette verket gir deg innsikt i både de velkjente og mindre kjente teknikkene, og viser hvordan de kan anvendes på problemer innen natur- og livsvitenskapene.

Innholdet i boken

  • Introduksjon til multiblock-analyse: Lær om metodene som stammer fra både psykometri og kjemometri, samt de nyeste innovasjonene.
  • Praktiske eksempler: Forstå hvordan teoriene fungerer i praksis, illustrert med eksempler som gir deg en klar forståelse av anvendelsen.
  • R-pakke inkludert: Boken tilbyr et praktisk verktøy for å anvende metodene som diskuteres, i form av en R-pakke som er gratis tilgjengelig.

Hvilke Fordeler Gir Multiblock Data Fusion?

Hva er egentlig fordelene med å bruke datafusjonsmetoder? Her er noen av dem:

  • Forbedret dataintegrasjon: Kombinerer ulike datakilder for en mer helhetlig analyse.
  • Effektivitet: Reduserer tidsbruken på datarensing og forberedelse.
  • Bedre innsikt: Avdekker skjulte mønstre og sammenhenger som ikke er synlige i enkeltdatakilder.

Hvem bør lese denne boken?

Enten du er en student innen dataanalyse, bioinformatikk, sensometrics, eller kjemometri, eller en utvikler og bruker av multiblock-metoder, vil denne boken gi deg essensielle verktøy og kunnskap for videre utvikling.

En Uunnværlig Ressurs

Multiblock Data Fusion In Statistics And Machine Learning er ikke bare en bok; det er en trapp til en dypere forståelse av datafusjonens potensial. Grip sjansen til å utvide din kunnskap og se hvordan disse metodene kan transformere din forskning!

Spesifikasjon

Generelt
Sett
Nei

Pris og prishistorikk

Akkurat nå er 1 739,- den billigste prisen for Multiblock Data Fusion In Statistics And Machine Learning Av Age K. (University Of Amsterdam The Netherlands) Smilde, Tormod Naes, Kristian Hovde Lila blant 2 butikker hos Prisradar. Sjekk også vår topp 5-rangering av beste matematikk og naturfag for å være sikker på at du gjør det beste kjøpet.

Prisutvikling:
Stabil
Laveste pris:
1 391,-
Gjennomsnittspris:
1 422,-
Høyeste pris:
1 517,-
Beste tilbudet:
norli.no
Tilgjengelig