Evaluare:
Cartea a primit recenzii mixte, fiind lăudată pentru acoperirea cuprinzătoare a detectării și analizei valorilor aberante, cu un echilibru decent între teorie și aplicație. Cu toate acestea, unii cititori consideră că este obositoare de citit, calitatea slabă a hârtiei fiind raportată în unele exemplare. În timp ce este apreciat de cei cu o pregătire solidă în domeniul statisticii, este posibil să nu fie potrivit pentru începători.
Avantaje:⬤ Resursă cuprinzătoare și actualizată privind detectarea outlierilor
⬤ scrisă clar, cu un echilibru bun între teorie, aplicații și concepte
⬤ potrivită pentru statisticieni și cercetători de date
⬤ bine organizată
⬤ oferă un cadru coerent
⬤ acoperă evoluțiile recente.
⬤ Matematică intensă și nepotrivită pentru începători
⬤ poate fi obositoare și repetitivă la citit
⬤ calitate slabă a hârtiei în unele exemplare
⬤ lipsesc exemplele de cod
⬤ explicațiile pot fi inutil de complicate
⬤ unele concepte pot fi excesiv de prolixe.
(pe baza a 12 recenzii ale cititorilor)
Outlier Analysis
Oferă toți algoritmii fundamentali pentru analiza valorilor aberante în mare detaliu, inclusiv cei pentru tipuri de date avansate, inclusiv informații specifice despre când și de ce anumiți algoritmi funcționează eficient Discută cele mai recente idei din domeniu, cum ar fi ansamblurile de valori aberante, factorizarea matricelor, metodele kernel și rețelele neuronale Acoperă aspectele teoretice și practice ale analizei valorilor aberante, inclusiv detalii practice specifice pentru o implementare precisă Oferă numeroase ilustrații și exerciții pentru predarea la clasă, inclusiv un manual de soluții.
© Book1 Group - toate drepturile rezervate.
Conținutul acestui site nu poate fi copiat sau utilizat, nici parțial, nici integral, fără permisiunea scrisă a proprietarului.
Ultima modificare: 2024.11.08 07:02 (GMT)