Kontakt
Jak nakupovat
Doručení
Nákupní rádce
Angličtina
163 b
Až 30 dní na vrácení zboží
Zákazníci také koupili
Learning, inference, and prediction in the presence of missing data are pervasive problems in machine learning and statistical data analysis. This thesis focuses on the problems of collaborative prediction with non-random missing data and classification with missing features. We begin by presenting and elaborating on the theory of missing data due to Little and Rubin. We place a particular emphasis on the missing at random assumption in the multivariate setting with arbitrary patterns of missing data. We derive inference and prediction methods in the presence of random missing data for a variety of probabilistic models including finite mixture models, Dirichlet process mixture models, and factor analysis.
Informace o knize
Angličtina
Darujte tuto knihu ještě dnes
Je to snadné
1 Přidejte knihu do košíku a zvolte doručit jako dárek 2 Obratem vám zašleme poukaz 3 Kniha dorazí na adresu obdarovanéhoMohlo by vás také zajímat
/
Brožovaná
162
Kč
/
Brožovaná
1 890
Kč
Ahoj! Jsem Libroamiko, tvůj knižní rádce.
Jak ti můžu pomoct?