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Mathematical Foundations of Big Data Analytics

Vladimir Shikhman (Taschenbuch, Englisch)

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Beschreibung
In this textbook, basic mathematical models used in Big Data Analytics are presented and application-oriented references to relevant practical issues are made. Necessary mathematical tools are examined and applied to current problems of data analysis, such as brand loyalty, portfolio selection, credit investigation, quality control, product clustering, asset pricing etc. – mainly in an economic context. In addition, we discuss interdisciplinary applications to biology, linguistics, sociology, electrical engineering, computer science and artificial intelligence. For the models, we make use of a wide range of mathematics – from basic disciplines of numerical linear algebra, statistics and optimization to more specialized game, graph and even complexity theories. By doing so, we cover all relevant techniques commonly used in Big Data Analytics.Each chapter starts with a concrete practical problem whose primary aim is to motivate the study of a particular Big Data Analytics technique. Next, mathematical results follow – including important definitions, auxiliary statements and conclusions arising. Case-studies help to deepen the acquired knowledge by applying it in an interdisciplinary context. Exercises serve to improve understanding of the underlying theory. Complete solutions for exercises can be consulted by the interested reader at the end of the textbook; for some which have to be solved numerically, we provide descriptions of algorithms in Python code as supplementary material.This textbook has been recommended and developed for university courses in Germany, Austria and Switzerland.
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Technische Daten


Erscheinungsdatum
12.02.2021
Sprache
Englisch
EAN
9783662625200
Herausgeber
Springer Berlin
Sonderedition
Nein
Autor
Vladimir Shikhman
Seitenanzahl
273
Auflage
1st edition 2021
Einbandart
Taschenbuch
Autorenporträt
Vladimir Shikhman is a professor of Economathematics at Chemnitz University of Technology.David Müller is one of his doctoral students.
Schlagwörter
Mathematical Models for Big Data Analytics, Analysis of Big Data, Economic Applications of Big Data Analytics, Interdisciplinary Applications of Big Data Analytics, Existence of a Ranking, PageRank, Online Learning, Recommendation Systems, Classification, Clustering, Linear Regression, Sparse Recovery, Neural Networks, Decision Trees
Thema-Inhalt
UN - Datenbanken PBT - Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik
Höhe
240 mm
Breite
16.8 cm

Transparenz & Sicherheit

Hersteller: Springer, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com, Springer Nature Customer Service Center GmbH

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