Bis zu 50 % günstiger als neu 3 Jahre rebuy Garantie Professionelles Refurbishment
ElektronikMedien
Tipps & News
AppleAlle anzeigen
TabletsAlle anzeigen
HandyAlle anzeigen
Fairphone
AppleAlle anzeigen
iPhone Air Generation
GoogleAlle anzeigen
Pixel Fold
HonorAlle anzeigen
HuaweiAlle anzeigen
Honor SerieY-Serie
NothingAlle anzeigen
OnePlusAlle anzeigen
OnePlus 11 GenerationOnePlus 12 Generation
SamsungAlle anzeigen
Galaxy XcoverWeitere Modelle
SonyAlle anzeigen
Weitere Modelle
XiaomiAlle anzeigen
Weitere Modelle
Tablets & eBook ReaderAlle anzeigen
Google
AppleAlle anzeigen
HuaweiAlle anzeigen
MatePad Pro Serie
MicrosoftAlle anzeigen
XiaomiAlle anzeigen
Kameras & ZubehörAlle anzeigen
ObjektiveAlle anzeigen
System & SpiegelreflexAlle anzeigen
WearablesAlle anzeigen
Fitness TrackerAlle anzeigen
SmartwatchesAlle anzeigen
Xiaomi
Konsolen & ZubehörAlle anzeigen
Lenovo Legion GoMSI Claw
NintendoAlle anzeigen
Nintendo Switch Lite
PlayStationAlle anzeigen
XboxAlle anzeigen
Audio & HiFiAlle anzeigen
KopfhörerAlle anzeigen
FairphoneGoogle
LautsprecherAlle anzeigen
Beats by Dr. DreGoogleYamahatonies
iPodAlle anzeigen

Handgeprüfte Gebrauchtware

Bis zu 50 % günstiger als neu

Der Umwelt zuliebe

From Chaos to Clarity: The Power of Data Segmentation Explained

Marcel (Broschiert, Englisch)

Keine Bewertungen vorhanden
Optischer Zustand
Beschreibung
Data segmentation is the process of segmenting target data according to selected parameters and grouping similar data together so that we can use it more effectively. Segmentation can be done by one- or multi-dimensional segmentation algorithms through simple means, or it can be carried out using sophisticated analytical tech-niques based on the complexity and dimension of the dataset. Give a data F:[1,n] -> Rˆk the segmentation problem consists in finding a partition of the interval [1,n] into subintervals [a_i,b_i] such that F is well approximated by a prescribed type of function on each interval [a_i,b_i]. Multidimensional segmentation is a powerful conceptual model for analyzing large and complex data sets. By subdividing the data set into closely related areas. Multiple and independent segmentations of the whole data set are possible. Genome segmentation methods are powerful tools for obtaining cell-type or tissue-specific genome-wide annotations and are often used to discover regulatory elements. The segmentation of multivariate time series and -omic data is a common problem in computational biology in general. Over the years, and with increasingly complex measurement procedures, a single data point is usually not just a number or a simple vector, where all components are of the same type. Due to the potential impact of next-generation sequencing NGS, we have seen a rapid increase not only in genomic information but also in annotation information that can be naturally mapped to genomic locations.
Dieses Produkt haben wir gerade leider nicht auf Lager.
ab 22,99 €
Derzeit nicht verfügbar
Derzeit nicht verfügbar

Handgeprüfte Gebrauchtware

Bis zu 50 % günstiger als neu

Der Umwelt zuliebe

Technische Daten


Erscheinungsdatum
21.06.2024
Sprache
Englisch
EAN
9783384267825
Herausgeber
tredition
Sonderedition
Nein
Autor
Marcel
Seitenanzahl
74
Einbandart
Broschiert
Einbandart Details
Klebebindung
Schlagwörter
Data Segmentation, Unsupervised Learning, Customer Segmentation, Market Research, Targeted Marketing, Data Clustering, Customer Targeting, Business Intelligence (BI), Customer Insights, Big Data Analytics
Thema-Inhalt
UNA - Datenbankdesign und -theorie UND - Data Warehousing UNK - Verteilte Datenbanken UNC - Datenerfassung und -analyse UNN - Datenbanken und Internet
Höhe
234 mm
Breite
15.5 cm

Warnhinweise und Sicherheitsinformationen

Informationen nach EU Data Act

-.-
Leider noch keine Bewertungen
Leider noch keine Bewertungen
Sicher bei rebuy kaufen
Schreib die erste Bewertung für dieses Produkt!
Wenn du eine Bewertung für dieses Produkt schreibst, hilfst du allen Kund:innen, die noch überlegen, ob sie das Produkt kaufen wollen. Vielen Dank, dass du mitmachst!
Sicher bei rebuy kaufen