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Data Science, Learning by Latent Structures, and Knowledge Discovery

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Springer, 2016

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Descrizione

This volume comprises papers dedicated to data science and the extraction of knowledge from many types of data: structural, quantitative, or statistical approaches for the analysis of data; advances in classification, clustering and pattern recognition methods; strategies for modeling complex data and mining large data sets; applications of advanced methods in specific domains of practice. The contributions offer interesting applications to various disciplines such as psychology, biology, medical and health sciences; economics, marketing, banking and finance; engineering; geography and geology; archeology, sociology, educational sciences, linguistics and musicology; library science. The book contains the selected and peer-reviewed papers presented during the European Conference on Data Analysis (ECDA 2013) which was jointly held by the German Classification Society (GfKl) and the French-speaking Classification Society (SFC) in July 2013 at the University of Luxembourg.

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Dettagli

Curatore:

Matthias Böhmer, Sabine Krolak-Schwerdt, Berthold Lausen

Anno edizione:

2016

Editore:

Springer

Formato:

EPUB2 con Adobe DRM

Testo in en

Compatibilità:

Tutti i dispositivi (eccetto Kindle) Scopri di più

Layout:

Reflowable

EAN:

9783662449837

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