Challenges in Computational Statistics and Data Mining -

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Livre Informatique - 01/10/2016 - Broché - Langue : Anglais

Editeur : Springer International Publishing Ag

Langue : Anglais

Parution : 01/10/2016

Format : Moyen, de 350g à 1kg

Nombre de pages : 412

Expédition : 622

Dimensions : 23.5 x 15.5 x 2.3

ISBN : 9783319370088

Résumé :
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Biographie:
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Sommaire:

Evolutionary Computation for Real-world Problems.- Selection of Significant Features Using Monte Carlo Feature Selection.- ADX Algorithm for Supervised Classification.- Estimation of Entropy from Subword Complexity.- Exact Rates of Convergence of Kernel-based Classification Rule.- Compound Bipolar Queries: a Step Towards an Enhanced Human Consistency and Human Friendliness.- Process Inspection by Attributes Using Predicted Data.- Sz?kely Regularization for Uplift Modeling.- Dominance-Based Rough Set Approach to Multiple Criterion Ranking with Sorting-specific Preference Information.- On things not Seen.- Network Capacity Bound for Personalized Bipartite Page Rank.- Dependence Factor as a Rule Evaluation Measure.- Recent Results on Quantlie Estimation Methods in Simulation Model.- Adaptive Monte Carlo Maximum Likelihood.- What Do we Choose when we Err? Model Selection and Testing for Misspecified Logistic Regression Revisited.- Semiparametric Inference Identification of Block-oriented Systems.- Dealing with Data Difficulty Factors While Learning from Imbalanced Data.- Privacy Protection in a Time of Big Data.- Data Based Modeling.

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