KI-Beratung Beta

Gutscheinbedingungen

**Gültig bis 11.11.2026 auf Spielzeug, Schreibwaren, Filme, Geschenke & Trends, Musik, tolino eReader & Zubehör, Hörbücher und Hörbuch-Downloads, nicht preisgebundene Bücher und Kalender online auf thalia.at und in der Thalia App. Einzelne Artikel können ausgeschlossen sein. Aufgrund der Buchpreisbindung sind deutschsprachige Bücher und eBooks ausgenommen. Zusätzlich ausgenommen sind Abos & Flatrates, Games, Geschenkkarten/-boxen, Shelfies, Software, Zeitschriften sowie einzelne Artikel von tonies®. Pro Einkauf einmal einlösbar. Click & Collect nur bei Onlinevorabzahlung möglich. Keine Barauszahlung. Nicht kombinierbar mit anderen Aktionen und Gutscheinen. Gutschein wird auf max. 500€ Bestellwert angerechnet. Nicht gültig für Versandkosten und Services.

Produktbild: Fundamentals for Data Science, Vol. II
Vorbesteller Neu

Fundamentals for Data Science, Vol. II Machine Learning, High-Dimensional Inference, and Modern Data Applications

142,99 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei


Beschreibung

Produktdetails

Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

08.01.2027

Abbildungen

IV, 296 p. 107 illus.

Herausgeber

Bhargab Chattopadhyay + weitere

Verlag

Springer Singapore

Seitenzahl

296

Maße (B/H)

15,5/23,5 cm

Sprache

Englisch

ISBN

978-981-9247-98-1

Beschreibung

Portrait

Bhargab Chattopadhyay  is Associate Professor at the School of Management & Entrepreneurship, Indian Institute of Technology Jodhpur in the DTBI/Operations area. His research interests lie in the area of core set construction, sequential analysis, and inference. He has worked on several projects and is serving as the Associate Editor of the journal Sequential Analysis .

Gaurangadeb Chattopadhyay  is Professor in the Department of Statistics at the University of Calcutta, India. He has several publications in journals like Statistics in Medicine,  Scandinavian Journal of Statistics , Statistical Papers , and others.

Tapabrata Maiti is Professor and Graduate Director in the Department of Statistics & Probability at Michigan State University, USA. He has secondary appointment with the Department of Marketing, Eli Broad School of Business, and is co-director in the Center for Business and Social Analytics. He has several publications in journals like Annals of Statistics , Journal of Royal Statistical Society Series B , Journal of the American Statistical Association  to name some, and is working on several projects funded by federal USA agencies like National Science Foundation (NSF) and National Institutes of Health (NIH).

Prasenjit Majumder is Visiting Faculty at The Chatterjee Group's Centres for Research and Education in Science and Technology (TCG CREST), Kolkata, India; and Professor at Dhirubhai Ambani University, Gandhinagar, India. He has worked on several projects funded by different government agencies. He has authored a monograph and edited two volumes.

Produktdetails

Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

08.01.2027

Abbildungen

IV, 296 p. 107 illus.

Herausgeber

Verlag

Springer Singapore

Seitenzahl

296

Maße (B/H)

15,5/23,5 cm

Sprache

Englisch

ISBN

978-981-9247-98-1

Herstelleradresse

Springer Singapore
No. 12-2F 101 Business Park
47100 Puchong, Selangor D.E.
MY
Email: sdc-bookservice@springer.com
Telephone: +49 6221 3454301
Fax: +49 6221 3454229

Noch keine Bewertungen vorhanden

Verfassen Sie die erste Bewertung zu diesem Artikel

Helfen Sie anderen Kundinnen und Kunden durch Ihre Meinung.

Kundinnen und Kunden meinen

Bewertungen (0)

  • Produktbild: Fundamentals for Data Science, Vol. II
  • Chapter 1.  Logistic Regression Model and Tree Models (by Kaustav Banerjee, IIM Lucknow).- Chapter 2.  Logit Modeling for Business Applications (by Arindam Banerjee, IIM Ahmedabad).- Chapter 3.  Subset Selection in General Linear Models (by Ashok Chaurasia, University of Waterloo).- Chapter 4.  Survival Analysis (by Sumanta Adhya, West Bengal State University).- Chapter 5.  Factor Analysis (by Gautam Banerjee, NIT Durgapur).- Chapter 6.  Cluster Analysis (by Gautam Banerjee, NIT Durgapur).- Chapter 7.  Image Data Analysis (by Souparno Ghosh, University of Nebraska-Lincoln).- Chapter 8.  Text Data Analysis (by Sandip Modha, LDRP Institute of Technology & Research, Gandhinagar).- Chapter 9.  Inference in High Dimensional Data (by Narayan Sarkar, IBM).- Chapter 10.  Portfolio Risk Analysis (by Sourish Das, Chennai Mathematical Institute).- Chapter 11.  Deep Learning for Hate Speech Detection (by Sandip Modha, LDRP Institute of Technology &Research, Gandhinagar).- Chapter 12.  Analysing the Spatial Distribution of Rent-to-Income Ratios in Sydney Using Spatial Autocorrelation (by Mukesh Ray, University of Technology Sydney).