Отзывы на "Statistical and Machine Learning Approaches for Network Analysis"

...
  • Рейтинг:
Explore the multidisciplinary nature of complex networks through machine learning techniques Statistical and Machine Learning Approaches for Network Analysis provides an accessible framework for structurally analyzing graphs by bringing together known and novel approaches on graph classes and graph measures for classification. By providing different approaches based on experimental data, the book uniquely sets itself apart from the current literature by exploring the application of machine learning techniques to various types of complex networks. Comprised of chapters written by internationally renowned researchers in the field of interdisciplinary network theory, the book presents current and classical methods to analyze networks statistically. Methods from machine learning, data mining, and information theory are strongly emphasized throughout. Real data sets are used to showcase the discussed methods and topics, which include: A survey of computational approaches to reconstruct and partition biological networks An introduction to complex networks—measures, statistical properties, and models Modeling for evolving biological networks The structure of an evolving random bipartite graph Density-based enumeration in structured data Hyponym extraction employing a weighted graph kernel Statistical and Machine Learning Approaches for Network Analysis is an excellent supplemental text for graduate-level, cross-disciplinary courses in applied discrete mathematics, bioinformatics, pattern recognition, and computer science. The book is also a valuable reference for researchers and practitioners in the fields of applied discrete mathematics, machine learning, data mining, and biostatistics.
Спасибо Ваш отзыв будет опубликован после проверки модераторами.
Написать отзыв
  • Общий рейтинг 4.79
  • Рейтинг покупателей 4.97
  • Рейтинг экспертов 4.57
  • Качество материалов 4.95
  • Надежность 4.77
  • Простота в использовании 4.55
  • Ремонтопригодность 4.52
  • Эффективность выполнения своих функций 4.59
  • Коэффициент удивления "Вау!" 4.79
  • Безопасность для пользователя4.77
  • Внешний вид 4.25
  • Удобство в уходе и чистке 4.55
  • Экологическая безопасность 4.50
  • Гарантия на товар 4.55
  • Соответствие стандартам качества 4.75
  • Инновационные технологии 4.50
  • Хит продаж 4.79
  • Скорость морального устаревания 4.95
  • Энергоэффективность 4.55
  • Универсальность использования 4.99
  • Наличие дополнительных функций 4.50
  • Соотношение цена-качество 4.55
  • Практичность и удобство хранения 4.97
  • Стабильность работы в различных условиях 4.07
  • Возможность персонализации 4.09
  • Ликвидность 4.57
  • Индекс рекомендаций 4.55
2563 покупателей и эксперты портала 1ya.ru рекомендуют к покупке товар «Statistical and Machine Learning Approaches for Network Analysis».