Книга Multiblock Data Fusion in Statistics and Machine Learning автора Tormod Næs
В книге рассказывается о преимуществах и недостатках различных видов многоблочного анализа и возможных связей между ними.
Данная книга является результатом анализа таких проблем, которые возникают в различных областях естественных и жизненных наук. В настоящее время методы, применяемые для слияния множественных наборов данных, значительно расширились. Помимо новых методов, существуют и более старые подходы в области психометрики и керометорики. Цель книги - описать все соответствующие методы многоблочного анализа данных по слиянию множественных данных. Конкретно рассматриваются все методы основанные на компонентах и латентных переменных, включая как уже известные, так и малоизвестные методы с возможным применением в самых разнообразных типах проблем. Также многие методы проиллюстрированы практикой и обеспечены доступной библиотекой функциональных R. Автор создал доступное и полезное руководство для помощи читателям в процессе слияния данных, разработке новых моделей слияния, исследованию алгоритмов и моделей работы, а также изучению преимуществ и недостатков различных подходов.
Тормальд Нэйс написал книгу: «Многоблочная интеграция данных в статистике и машинном обучении» — это экспертный справочник о преимуществах и недостатках многоблочных методов анализа данных и о взаимосвязях между ними.Эта книга появилась благодаря проблемам интеграции данных, которые возникают в различных отраслях естественных и наук о жизни. Методы для объединения множества наборов данных значительно расширились в последние годы, но также и старые методы, основанные на психометрии и хемометрии, все ещё актуальны.Книга «Многоблочная интеграцию данных в статистике и машинному обучении: Применения в естественных и общеобразовательных науках» является подробным обзором всех релевантных методов многоблочного анализа данных для интеграции множества наборов данных. Она сосредоточена на методах, основанных на компонентах и латентных переменных, включая как известные, так и малоизвестные методы с потенциальным использованием в различных типах проблем. Многие из включенных методов проиллюстрированы практическими примерами и сопровождаются свободно доступным пакетом R. Автор создал доступный и полезный справочник, чтобы помочь читателям интегрировать данные, разработать новые модели интеграции данных, понять, как работает вовлечённые алгоритмы и модели, и понять преимущества и недостатки различных подходов. Эта книга включает:Полное введение в различные опции, доступные для интеграции многих наборов данных, включая методы, полученные в психометрии и в хемометку.Практические обсуждения известных и менее известных методов с приложениями в множестве проблем данных.Включенный функциональный код R для применения многих из обсуждённых методов.Книга прекрасно подходит для студентов, занимающихся анализом данных в контексте естественных и общественных наук, включающих биоинформатику, сенсометрию и хемометрику. Это также незаменимый ресурс для разработчиков и пользователей результатов многоблочных методик.
В книге «Единая обработка больших блоков данных в статистике и машинном обучении» авторы, Т. Нес и С. Бальдтиссен, исследуют новые методы обработки одновременного извлечения информации из нескольких наборов тесно связанных данных в различных научных областях, будь то естественные или жизненные науки. Предоставлена экспертная оценка преимуществ и недостатков используемой статистики в различных формах многоблочной работы и исследовании связей между ними.
Основная идея внедрения вероятностных методов состоит в объединении возможностей обработки нескольких групп разрозненных данных для решения одной проблемы. Это касается исследований, проводимых в естественных и жизненных науках, где методы с многоблочными данными испытали значительное увеличение популярности за последние годы. Некоторые методы возникшие из проблем с объединением данных уходят своими корнями в психометрику и хемометрию.
Книга дает возможность изучить и воспользоваться многочисленными методами категоризации для совместной работы со многими данными, базирующуюся на компонентах с последующим извлечением главных характеристик. В числе освоенных методов, обсужденных в книге и подкрепленных наглядными примерами, предлагаются хорошо известные и малоизвестные методы, относящиеся к различным типам проблем. Каждый метод сопровождается открытым для скачивания пакетом программ, написанных на языке программирования R.
Руководство написано доступным языком и может быть рекомендовано для аспирантов изучающих анализ данных, включенных в проект природных и жизненных наук. Книга также окажется полезной разработчикам и исполнителям программ, использующих результаты полученных данных.
Электронная Книга «Multiblock Data Fusion in Statistics and Machine Learning» написана автором Tormod Næs в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9781119600992
Описание книги от Tormod Næs
Multiblock Data Fusion in Statistics and Machine Learning Explore the advantages and shortcomings of various forms of multiblock analysis, and the relationships between them, with this expert guide Arising out of fusion problems that exist in a variety of fields in the natural and life sciences, the methods available to fuse multiple data sets have expanded dramatically in recent years. Older methods, rooted in psychometrics and chemometrics, also exist. Multiblock Data Fusion in Statistics and Machine Learning: Applications in the Natural and Life Sciences is a detailed overview of all relevant multiblock data analysis methods for fusing multiple data sets. It focuses on methods based on components and latent variables, including both well-known and lesser-known methods with potential applications in different types of problems. Many of the included methods are illustrated by practical examples and are accompanied by a freely available R-package. The distinguished authors have created an accessible and useful guide to help readers fuse data, develop new data fusion models, discover how the involved algorithms and models work, and understand the advantages and shortcomings of various approaches. This book includes: A thorough introduction to the different options available for the fusion of multiple data sets, including methods originating in psychometrics and chemometrics Practical discussions of well-known and lesser-known methods with applications in a wide variety of data problems Included, functional R-code for the application of many of the discussed methods Perfect for graduate students studying data analysis in the context of the natural and life sciences, including bioinformatics, sensometrics, and chemometrics, Multiblock Data Fusion in Statistics and Machine Learning: Applications in the Natural and Life Sciences is also an indispensable resource for developers and users of the results of multiblock methods.
