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Model-Based Clustering and Classification for Data Science (Bouveyron, Charles / Celeux, Gilles / Murphy, T. Brendan / Raftery Adrian E.)
Model-Based Clustering and Classification for Data Science
Untertitel With Applications in R
Autor Bouveyron, Charles / Celeux, Gilles / Murphy, T. Brendan / Raftery Adrian E.
Verlag Cambridge Academic
Co-Verlag Cambridge University Press (Imprint/Brand)
Sprache Englisch
Einband Fester Einband
Erscheinungsjahr 2019
Artikelnummer 30766277
ISBN 978-1-108-49420-5
Reihe Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics
CHF 121.00
Zusammenfassung
This accessible but rigorous introduction is written for advanced undergraduates and beginning graduate students in data science, as well as researchers and practitioners. It shows how a statistical framework yields sound estimation, testing and prediction methods, using extensive data examples and providing R code for many methods.

Colorful example-rich introduction to the state-of-the-art for students in data science, as well as researchers and practitioners.

Charles Bouveyron is Full Professor of Statistics at Université Côte d'Azur and the Chair of Excellence in Data Science at Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (INRIA), Rocquencourt. He has published extensively on model-based clustering, particularly for networks and high-dimensional data.

Gilles Celeux is Director of Research Emeritus at Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (INRIA), Rocquencourt. He is one of the founding researchers in model-based clustering, having published extensively in the area for thrity-five years.

T. Brendan Murphy is Full Professor in the School of Mathematics and Statistics at University College Dublin. His research interests include model-based clustering, classification, network modeling and latent variable modeling.

Adrian E. Raftery is the Boeing International Professor of Statistics and Sociology at the University of Washington. He is one of the founding researchers in model-based clustering, having published in the area since 1984.