• Kapcsolat

  • Hírlevél

  • Rólunk

  • Szállítási lehetőségek

  • Prospero könyvpiaci podcast

  • Statistical Models and Learning Methods for Complex Data
      • 12% KEDVEZMÉNY?

      • A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.
      • Kiadói listaár EUR 160.49
      • Az ár azért becsült, mert a rendelés pillanatában nem lehet pontosan tudni, hogy a beérkezéskor milyen lesz a forint árfolyama az adott termék eredeti devizájához képest. Ha a forint romlana, kissé többet, ha javulna, kissé kevesebbet kell majd fizetnie.

        67 742 Ft (64 516 Ft + 5% áfa)
      • Kedvezmény(ek) 12% (cc. 8 129 Ft off)
      • Kedvezményes ár 59 613 Ft (56 774 Ft + 5% áfa)

    67 742 Ft

    db

    Beszerezhetőség

    Még nem jelent meg, de rendelhető. A megjelenéstől számított néhány héten belül megérkezik.

    Why don't you give exact delivery time?

    A beszerzés időigényét az eddigi tapasztalatokra alapozva adjuk meg. Azért becsült, mert a terméket külföldről hozzuk be, így a kiadó kiszolgálásának pillanatnyi gyorsaságától is függ. A megadottnál gyorsabb és lassabb szállítás is elképzelhető, de mindent megteszünk, hogy Ön a lehető leghamarabb jusson hozzá a termékhez.

    A termék adatai:

    • Kiadó Springer Nature Switzerland
    • Megjelenés dátuma 2025. október 23.
    • Kötetek száma 1 pieces, Book

    • ISBN 9783031847011
    • Kötéstípus Puhakötés
    • Terjedelem156 oldal
    • Méret 235x155 mm
    • Nyelv angol
    • Illusztrációk X, 156 p. 51 illus., 40 illus. in color. Illustrations, black & white
    • 700

    Kategóriák

    Hosszú leírás:

    "

    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.

    "

    Több

    Tartalomjegyzék:

    - Exploring latent evolving ability in test equating and its effects on final rankings.- Hidden Markov and related discrete latent variable models An application to compositional data.- An application of Natural Language Processing Analysis on TripAdvisor Reviews.- Modelling football players field position via mixture of Gaussians with flexible weights.- Estimation Issues in Multivariate Panel Data.- Testing linearity in the single functional index model for dependent data.- A multi-step approach for streamflow classification.- Identification of misogynistic accounts on Twitter through Graph Convolutional Networks.- Topic modeling of publication activity in Hungary and Poland in the fields of economics, finance, and business.- Circular kernel classification with errors-in-variables.- Classification Trees Applied to Time Lagged Data to Improve Quality in Official Statistics.- Trimmed factorial k-means a clustering application to a cookies dataset_Farné and Camillo.- Visualization of Proximity and Role-based Embeddings in a Regional Labour Flow Network.- Bridging the Gap Investigating Correlation Clustering and Manifold Learning Connections.- Improving Performance in Neural Networks by Dendrite-Activated Connection.- Regression models with compositional regressors in case of structural zeros.- Multi-Dimensional Robinson Dissimilarities.- Composite selection criteria for the number of components of a finite mixture for ordinal data.- Clustering of Italian higher education institutions based on a destination–specific approach.- Analyzing Italian crime data using matrix-variate hidden Markov models.

    Több