Challenges in Computational Statistics and Data Mining (eBook)
X, 399 Seiten
Springer International Publishing (Verlag)
978-3-319-18781-5 (ISBN)
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.- Székely 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.
| Erscheint lt. Verlag | 7.7.2015 |
|---|---|
| Reihe/Serie | Studies in Computational Intelligence |
| Verlagsort | Cham |
| Sprache | englisch |
| Themenwelt | Technik |
| Schlagworte | Applications • Computational Intelligence • Computational Statistics • Data Mining • Jacek Koronacki |
| ISBN-10 | 3-319-18781-3 / 3319187813 |
| ISBN-13 | 978-3-319-18781-5 / 9783319187815 |
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