Multiblock Data Fusion in Statistics and Machine Learning: Applications in the Natural and Life Sciences
von Smilde, Age K.
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Beschreibung
Multiblock Data Fusion in Statistics and Machine Learning: Applications in the Natural and Life Sciences
Multiblock Data Fusion in Statistics and Machine Learning: Applications in the Natural and Life Sciences von Smilde, Age K. im Online-Buchhandel:
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"Multiblock Data Fusion in Statistics and Machine Learning: Applications in the Natural and Life Sciences"...
"Multiblock Data Fusion in Statistics and Machine Learning: Applications in the Natural and Life Sciences" von Age K. Smilde, Tormod Næs und Kristian Hovde Liland bietet eine umfassende Einführung in die Techniken der Multiblock-Datenfusion. Das Buch richtet sich an Leser aus den Natur- und Lebenswissenschaften und behandelt sowohl theoretische als auch praktische Aspekte der Datenfusion. Es erklärt, wie verschiedene Datensätze kombiniert werden können, um umfassendere Einblicke zu gewinnen und komplexe Fragestellungen zu beantworten. Die Autoren diskutieren Methoden zur Integration von Daten aus unterschiedlichen Quellen, wie beispielsweise genomische, proteomische oder metabolomische Daten, und zeigen auf, wie diese Ansätze in der Statistik und im maschinellen Lernen angewendet werden können. Zahlreiche Fallstudien illustrieren die Anwendungsmöglichkeiten der beschriebenen Techniken in realen wissenschaftlichen Szenarien.
Seitenzahl: 416 Seiten
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"Multiblock Data Fusion in Statistics and Machine Learning: Applications in the Natural and Life Sciences" von Age K. Smilde, Tormod Næs und Kristian Hovde Liland bietet eine umfassende Einführung in die Techniken der Multiblock-Datenfusion. Das Buch richtet sich an Leser aus den Natur- und Lebenswissenschaften und behandelt sowohl theoretische als auch praktische Aspekte der Datenfusion. Es erklärt, wie verschiedene Datensätze kombiniert werden können, um umfassendere Einblicke zu gewinnen und komplexe Fragestellungen zu beantworten. Die Autoren diskutieren Methoden zur Integration von Daten aus unterschiedlichen Quellen, wie beispielsweise genomische, proteomische oder metabolomische Daten, und zeigen auf, wie diese Ansätze in der Statistik und im maschinellen Lernen angewendet werden können. Zahlreiche Fallstudien illustrieren die Anwendungsmöglichkeiten der beschriebenen Techniken in realen wissenschaftlichen Szenarien.
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Multiblock Data Fusion in Statistics and Machine Learning: Applications in the Natural and Life Sciences
von Smilde, Age K.
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Multiblock Data Fusion in Statistics and Machine Learning: Applications in the Natural and Life Sciences
Einband: Gebundene Ausgabe, Seitenzahl: 378 Seiten
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