Statistical Models and Learning Methods for Complex Data
-
- Taschenbuch
- eBook ausgewählt
-
Form:Einzelkauf Download
-
Sprache:Englisch
153,99 €
inkl. gesetzl. MwSt.Beschreibung
Produktdetails
Format
Kopierschutz
Nein
Family Sharing
Nein
Text-to-Speech
Nein
Erscheinungsdatum
30.09.2025
Herausgeber
Giuseppe Giordano + weitereVerlag
SpringerSeitenzahl
189 (Printausgabe)
Dateigröße
12398 KB
Sprache
Englisch
EAN
9783031847028
This book on statistical models and learning methods for complex data comprises a selection of peer-reviewed post-conference papers presented at the 14th Scientific Meeting of the Classification and Data Analysis Group of the Italian Statistical Society (CLADAG 2023), held in Salerno, Italy, September 11-13, 2023. The contributions span a variety of topics, including different approaches to clustering and classification, multidimensional data analysis, panel data, social networks, time series, statistical inference, and mixture models. These methodologies are applied to a range of empirical domains such as economics, finance, hydrology, the social sciences, education, and sports.
Organized biennially by international scientific committees, the CLADAG meetings advance methodological research in multivariate statistics, with a strong focus on data analysis and classification. They facilitate the exchange of ideas in these fields and promote the dissemination of concepts, numerical methods, algorithms, and computational and applied results.
Chapter "Identification of misogynistic accounts on Twitter through Graph Convolutional Networks" is available open access under a Creative Commons Attribution 4.0 International License via link.springer.com.
Kundinnen und Kunden meinen
Verfassen Sie die erste Bewertung zu diesem Artikel
Helfen Sie anderen Kund*innen durch Ihre Meinung
Kurze Frage zu unserer Seite
Vielen Dank für Ihr Feedback
Wir nutzen Ihr Feedback, um unsere Produktseiten zu verbessern. Bitte haben Sie Verständnis, dass wir Ihnen keine Rückmeldung geben können. Falls Sie Kontakt mit uns aufnehmen möchten, können Sie sich aber gerne an unseren Kund*innenservice wenden.
zum Kundenservice