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Mathematical Problems in Data Science

- Theoretical and Practical Methods

Über Mathematical Problems in Data Science

This book describes current problems in data science and Big Data. Key topics are data classification, Graph Cut, the Laplacian Matrix, Google Page Rank, efficient algorithms, hardness of problems, different types of big data, geometric data structures, topological data processing, and various learning methods.

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  • Sprache:
  • Englisch
  • ISBN:
  • 9783319797397
  • Einband:
  • Taschenbuch
  • Seitenzahl:
  • 213
  • Veröffentlicht:
  • 14. März 2019
  • Ausgabe:
  • 12015
  • Gewicht:
  • 361 g.
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Beschreibung von Mathematical Problems in Data Science

This book describes current problems in data science and Big Data. Key topics are data classification, Graph Cut, the Laplacian Matrix, Google Page Rank, efficient algorithms, hardness of problems, different types of big data, geometric data structures, topological data processing, and various learning methods.

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