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Model-Based Clustering and Classification for Data Science (Bouveyron, Charles / Celeux, Gilles / Murphy, T. Brendan (University College Dublin) / Raftery, Adrian E. (University of Washington))
Model-Based Clustering and Classification for Data Science
Untertitel With Applications in R
Autor Bouveyron, Charles / Celeux, Gilles / Murphy, T. Brendan (University College Dublin) / Raftery, Adrian E. (University of Washington)
Verlag Cambridge University Press
Sprache Englisch
Einband Fester Einband
Erscheinungsjahr 2019
Seiten 446 S.
Artikelnummer 30766277
ISBN 978-1-108-49420-5
Reihe Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics
CHF 141.10
Folgt in ca. 10 Arbeitstagen
Zusammenfassung
This accessible but rigorous introduction is written for advanced undergraduates and beginning graduate students in data science, as well as researchers and practitioners. It shows how a statistical framework yields sound estimation, testing and prediction methods, using extensive data examples and providing R code for many methods.

Colorful example-rich introduction to the state-of-the-art for students in data science, as well as researchers and practitioners.

Charles Bouveyron is Full Professor of Statistics at Université Côte d'Azur and the Chair of Excellence in Data Science at Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (INRIA), Rocquencourt. He has published extensively on model-based clustering, particularly for networks and high-dimensional data.