Computational Methods for Data Analysis (eBook)
395 Seiten
De Gruyter (Verlag)
978-3-11-049360-3 (ISBN)
This graduate text covers a variety of mathematical and statistical tools for the analysis of big data coming from biology, medicine and economics. Neural networks, Markov chains, tools from statistical physics and wavelet analysis are used to develop efficient computational algorithms, which are then used for the processing of real-life data using Matlab.
Yeliz Karaca, University of Massachusetts, Worcester MA, USA; Carlo Cattani, University of Tuscia, Viterbo, Italy.
lt;P>Yeliz Karaca, University of Massachusetts, Worcester MA, USA; Carlo Cattani, University of Tuscia, Viterbo, Italy.
| Erscheint lt. Verlag | 17.12.2018 |
|---|---|
| Reihe/Serie | De Gruyter STEM |
| De Gruyter STEM | |
| De Gruyter Textbook | De Gruyter Textbook |
| Zusatzinfo | 220 b/w and 40 col. ill. |
| Verlagsort | Berlin/Boston |
| Sprache | englisch |
| Themenwelt | Geisteswissenschaften |
| Mathematik / Informatik ► Informatik ► Datenbanken | |
| Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Algebra | |
| Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Angewandte Mathematik | |
| Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Statistik | |
| Wirtschaft | |
| Schlagworte | Bioinformatik • Datenanalyse • Maschinelles Lernen • Massendaten • Ökonometrie |
| ISBN-10 | 3-11-049360-8 / 3110493608 |
| ISBN-13 | 978-3-11-049360-3 / 9783110493603 |
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