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Titre : Computer age statistical inference : algorithms, evidence, and data science Type de document : texte imprimé Auteurs : Bradley Efron (1938-....), Auteur ; Trevor J. Hastie (1953-....), Auteur Editeur : Cambridge ; New York ; Melbourne [UK ; USA] : Cambridge University Press (CUP) Année de publication : 2016, cop. 2016 Collection : Institute of mathematical statistics monographs num. 5 Importance : 1 vol. (XIX-475 p.) Présentation : ill. en noir et en coul. Format : 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-1-107-14989-2 Note générale : Autre tirage : 2017 (5ème) .- PPN 199444625 Langues : Anglais (eng) Tags : Statistique mathématique -- Informatique Inférence Statistique bayésienne Distribution (théorie des probabilités) Familles exponentielles (statistique) Nonparametric statistics Bootstrap (statistique) Données massives Analyse de régression Ridge régression (statistique) Arbres de régression multivariable Mathematical statistics -- Data processing Inference Bayesian statistical decision theory Big data Distribution (Probability theory) Statistique non paramétrique Bootstrap (Statistics) Regression analysis Ridge regression (Statistics) Multivariate regression trees Index. décimale : 519.5 Statistique mathématique Résumé : The twenty-first century has seen a breathtaking expansion of statistical methodology, both in scope and in influence. 'Big data', 'data science', and 'machine learning' have become familiar terms in the news, as statistical methods are brought to bear upon the enormous data sets of modern science and commerce. How did we get here? And where are we going? This book takes us on an exhilarating journey through the revolution in data analysis following the introduction of electronic computation in the 1950s. Beginning with classical inferential theories - Bayesian, frequentist, Fisherian - individual chapters take up a series of influential topics: survival analysis, logistic regression, empirical Bayes, the jackknife and bootstrap, random forests, neural networks, Markov chain Monte Carlo, inference after model selection, and dozens more. The distinctly modern approach integrates methodology and algorithms with statistical inference. The book ends with speculation on the future direction of statistics and data science. -- Provided by publisher Note de contenu : Sommaire (abrégé) : Preface (p. xv) - Acknowledgments (p.xviii) - Notation (p.xix) - Part I. Classical statistical inference (p.1) - Part II. Early-computer age methods (p.73) - Part III. Twenty-first-century topics (p.269) - Epilogue (p.446) - References (p. 453-462) - Author Index (p.463) - Subject Index (p.467) Computer age statistical inference : algorithms, evidence, and data science [texte imprimé] / Bradley Efron (1938-....), Auteur ; Trevor J. Hastie (1953-....), Auteur . - Cambridge ; New York ; Melbourne (UK ; USA) : Cambridge University Press (CUP), 2016, cop. 2016 . - 1 vol. (XIX-475 p.) : ill. en noir et en coul. ; 24 cm. - (Institute of mathematical statistics monographs; 5) .
ISBN : 978-1-107-14989-2
Autre tirage : 2017 (5ème) .- PPN 199444625
Langues : Anglais (eng)
Tags : Statistique mathématique -- Informatique Inférence Statistique bayésienne Distribution (théorie des probabilités) Familles exponentielles (statistique) Nonparametric statistics Bootstrap (statistique) Données massives Analyse de régression Ridge régression (statistique) Arbres de régression multivariable Mathematical statistics -- Data processing Inference Bayesian statistical decision theory Big data Distribution (Probability theory) Statistique non paramétrique Bootstrap (Statistics) Regression analysis Ridge regression (Statistics) Multivariate regression trees Index. décimale : 519.5 Statistique mathématique Résumé : The twenty-first century has seen a breathtaking expansion of statistical methodology, both in scope and in influence. 'Big data', 'data science', and 'machine learning' have become familiar terms in the news, as statistical methods are brought to bear upon the enormous data sets of modern science and commerce. How did we get here? And where are we going? This book takes us on an exhilarating journey through the revolution in data analysis following the introduction of electronic computation in the 1950s. Beginning with classical inferential theories - Bayesian, frequentist, Fisherian - individual chapters take up a series of influential topics: survival analysis, logistic regression, empirical Bayes, the jackknife and bootstrap, random forests, neural networks, Markov chain Monte Carlo, inference after model selection, and dozens more. The distinctly modern approach integrates methodology and algorithms with statistical inference. The book ends with speculation on the future direction of statistics and data science. -- Provided by publisher Note de contenu : Sommaire (abrégé) : Preface (p. xv) - Acknowledgments (p.xviii) - Notation (p.xix) - Part I. Classical statistical inference (p.1) - Part II. Early-computer age methods (p.73) - Part III. Twenty-first-century topics (p.269) - Epilogue (p.446) - References (p. 453-462) - Author Index (p.463) - Subject Index (p.467) Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité Nom du donateur OCA-VV-002122 F3-2122 Ouvrages / Books OCA Bib. Lagrange Nice Valrose VV-F3/F4-Statistiques et Probabilités Sorti jusqu'au 31/01/2022
Titre : Knowledge discovery in big data from astronomy and Earth observation : astrogeoinformatics Type de document : texte imprimé Auteurs : Petr Skoda, Auteur ; Fathalrahman Adam, Auteur Editeur : Amsterdam ; Boston, Mass. ; Paris [international] : Elsevier Année de publication : 2020 Importance : 1 vol. (xvii-453 p.) Présentation : ill. en noir et en coul., cartes, fig. , couv. ill. en coul. Format : 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-0-12-819154-5 Note générale : Part I. Data - Part II Information - Part III Knowledge -- Part IV Wisdom. - PPN 254630413 Langues : Anglais (eng) Tags : Données massives Exploration de données Géomatique Astronomie Séries chronologiques Apprentissage automatique Astronomy Big data Geoinformatics Time-series analysis Machine learning Data mining Index. décimale : 520.285 Astronomie et sciences connexes - Informatique appliquée Résumé : Knowledge Discovery in Big Data from Astronomy and Earth Observation...bridges the gap between astronomy and geoscience in the context of applications, techniques and key principles of big data. Machine learning and parallel computing are increasingly becoming cross-disciplinary as the phenomena of Big Data is becoming common place. This book provides insight into the common workflows and data science tools used for big data in astronomy and geoscience. After establishing similarity in data gathering, pre-processing and handling, the data science aspects are illustrated in the context of both fields. Software, hardware and algorithms of big data are addressed. Finally, the book offers insight into the emerging science which combines data and expertise from both fields in studying the effect of cosmos on the earth and its inhabitants.
Note de contenu : Réf. bibliogr. en fin de chapitres. Index p.445-453 Knowledge discovery in big data from astronomy and Earth observation : astrogeoinformatics [texte imprimé] / Petr Skoda, Auteur ; Fathalrahman Adam, Auteur . - Amsterdam ; Boston, Mass. ; Paris (international) : Elsevier, 2020 . - 1 vol. (xvii-453 p.) : ill. en noir et en coul., cartes, fig. , couv. ill. en coul. ; 24 cm.
ISBN : 978-0-12-819154-5
Part I. Data - Part II Information - Part III Knowledge -- Part IV Wisdom. - PPN 254630413
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Tags : Données massives Exploration de données Géomatique Astronomie Séries chronologiques Apprentissage automatique Astronomy Big data Geoinformatics Time-series analysis Machine learning Data mining Index. décimale : 520.285 Astronomie et sciences connexes - Informatique appliquée Résumé : Knowledge Discovery in Big Data from Astronomy and Earth Observation...bridges the gap between astronomy and geoscience in the context of applications, techniques and key principles of big data. Machine learning and parallel computing are increasingly becoming cross-disciplinary as the phenomena of Big Data is becoming common place. This book provides insight into the common workflows and data science tools used for big data in astronomy and geoscience. After establishing similarity in data gathering, pre-processing and handling, the data science aspects are illustrated in the context of both fields. Software, hardware and algorithms of big data are addressed. Finally, the book offers insight into the emerging science which combines data and expertise from both fields in studying the effect of cosmos on the earth and its inhabitants.
Note de contenu : Réf. bibliogr. en fin de chapitres. Index p.445-453 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité Nom du donateur OCA-SA-006577 SKO-01 Ouvrages / Books OCA Bib. Géoazur Sophia-Antipolis SA-Salle-A213-Ouvrages Sorti jusqu'au 30/09/2024
Titre : A quoi rêvent les algorithmes : nos vies à l'heure des big data Type de document : texte imprimé Auteurs : Dominique Cardon, Auteur Editeur : Paris : Seuil Année de publication : DL 2015, cop. 2015 Collection : La république des idées Importance : 105 p. Format : 21 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-02-127996-2 Note générale : PPN 188970150 Langues : Français (fre) Tags : Algorithmes Données massives Bases de données -- Gestion Société numérique Information électronique -- Utilisation Profilage des consommateurs Algorithms Big data Database management Information society Computer network resources -- Utilization Consumer profiling Index. décimale : 658.403 8011 Gestion de l'information (gestion au niveau des cadres) - Systèmes Note de contenu : Notes bibliogr. A quoi rêvent les algorithmes : nos vies à l'heure des big data [texte imprimé] / Dominique Cardon, Auteur . - Paris : Seuil, DL 2015, cop. 2015 . - 105 p. ; 21 cm. - (La république des idées) .
ISBN : 978-2-02-127996-2
PPN 188970150
Langues : Français (fre)
Tags : Algorithmes Données massives Bases de données -- Gestion Société numérique Information électronique -- Utilisation Profilage des consommateurs Algorithms Big data Database management Information society Computer network resources -- Utilization Consumer profiling Index. décimale : 658.403 8011 Gestion de l'information (gestion au niveau des cadres) - Systèmes Note de contenu : Notes bibliogr. Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité Nom du donateur OCA-SA-005281 CAR-23 Ouvrages / Books OCA Bib. Géoazur Sophia-Antipolis SA-Salle-A213-Ouvrages Sorti jusqu'au 17/10/2024
