Hodnocení:
Kniha je hodnocena smíšeně, chválena je za komplexní pokrytí detekce a analýzy odlehlých hodnot s přiměřeným poměrem teorie a aplikace. Někteří čtenáři však považují knihu za únavnou a u některých výtisků byla zaznamenána špatná kvalita papíru. Zatímco ji ocení ti, kteří mají silné statistické základy, pro začátečníky nemusí být vhodná.
Klady:⬤ Komplexní a aktuální zdroj informací o detekci odlehlých hodnot
⬤ srozumitelně napsaná s dobrou rovnováhou teorie, aplikací a konceptů
⬤ vhodná pro statistiky a datové vědce
⬤ dobře uspořádaná
⬤ poskytuje ucelený rámec
⬤ zahrnuje nejnovější vývoj.
⬤ Těžká matematika a není vhodná pro začátečníky
⬤ může být únavná a opakující se četba
⬤ špatná kvalita papíru v některých výtiscích
⬤ chybí příklady kódu
⬤ vysvětlení mohou být zbytečně složitá
⬤ některé koncepty mohou být příliš mnohomluvné.
(na základě 12 hodnocení čtenářů)
Outlier Analysis
Podrobně popisuje všechny základní algoritmy pro analýzu odlehlých hodnot, včetně algoritmů pro pokročilé typy dat, včetně konkrétních poznatků o tom, kdy a proč jednotlivé algoritmy fungují efektivně.
Pojednává o nejnovějších myšlenkách v této oblasti, jako jsou soubory odlehlých hodnot, faktorizace matic, jádrové metody a neuronové sítě.
Zahrnuje teoretické a praktické aspekty analýzy odlehlých hodnot včetně konkrétních praktických detailů pro přesnou implementaci.
Nabízí četné ilustrace a cvičení pro výuku ve třídě, včetně příručky řešení.
© Book1 Group - všechna práva vyhrazena.
Obsah těchto stránek nesmí být kopírován ani použit, a to ani částečně ani úplně, bez písemného svolení vlastníka.
Poslední úprava: 2024.11.08 20:25 (GMT)