Título :	Research School on Statistics and Data Science, RSSDS 2019, Melbourne, VIC, Australia, July 24–26, 2019, Proceedings
Tipo de documento:	documento electrónico
Autores:	Nguyen, Hien,
Mención de edición:	1 ed.
Editorial:	Singapore [Malasya] : Springer
Fecha de publicación:	2019
Número de páginas:	X, 263 p. 152 ilustraciones, 66 ilustraciones en color.
ISBN/ISSN/DL:	978-981-1519604--
Nota general:	Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave:	Informática  Estadistica matematica  Aprendizaje automático  Gestión de base de datos  Sistemas operativos (computadoras)  Probabilidad y Estadística en Informática  Sistemas operativos
Índice Dewey:	40.151
Resumen:	Este libro constituye las actas de la Escuela de Investigación en Estadística y Ciencia de Datos, RSSDS 2019, celebrada en Melbourne, VIC, Australia, en julio de 2019. Los 11 artículos presentados en este libro fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 23 presentaciones. El volumen también contiene 7 charlas invitadas. El taller reunió a académicos, investigadores y profesionales de la industria de la estadística y la ciencia de datos para discutir numerosos avances en las disciplinas y su impacto en las ciencias y la sociedad. Los temas cubiertos son análisis de datos, ciencia de datos, minería de datos, visualización de datos, bioinformática, aprendizaje automático, redes neuronales, estadística y probabilidad. .
Nota de contenido:	Invited Papers -- Symbolic Formulae for Linear Mixed Models -- code::proof: Prepare for most weather conditions -- Regularized Estimation and Feature Selection in Mixtures of Gaussian-Gated Experts Models -- Flexible Modelling via Multivariate Skew Distributions -- Estimating occupancy and fitting models with the two-stage approach -- Component elimination strategies for mixtures of multiple scale distributions -- An introduction to approximate Bayesian computation -- Contributing Papers -- Truth, Proof, and Reproducibility: There's no counter-attack for the codeless -- On Adaptive Gauss-Hermite Quadrature for Estimation in GLMM's -- Deep learning with periodic features and applications in particle physics -- Copula Modelling of Nurses' Agitation-Sedation Rating of ICU Patients -- Predicting the whole distribution with methods for depth data analysis demonstrated on a colorectal cancer treatment study -- Resilient and Deep Network for Internet of Things (IoT) Malware Detection -- Prediction of Neurological Deterioration of Patients with Mild Traumatic Brain Injury using Machine Learning -- Spherical data handling and analysis with R package rcosmo -- On the Parameter Estimation in the Schwartz-Smith's Two-Factor Model -- Interval estimators for inequality measures using grouped data -- Exact model averaged tail area confidence intervals. .
En línea:	https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
Link:	https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i

Research School on Statistics and Data Science, RSSDS 2019, Melbourne, VIC, Australia, July 24–26, 2019, Proceedings [documento electrónico] / Nguyen, Hien,  . -  1 ed.  . - Singapore [Malasya] : Springer, 2019 . - X, 263 p. 152 ilustraciones, 66 ilustraciones en color.
ISBN : 978-981-1519604--
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.

Palabras clave:	Informática  Estadistica matematica  Aprendizaje automático  Gestión de base de datos  Sistemas operativos (computadoras)  Probabilidad y Estadística en Informática  Sistemas operativos
Índice Dewey:	40.151
Resumen:	Este libro constituye las actas de la Escuela de Investigación en Estadística y Ciencia de Datos, RSSDS 2019, celebrada en Melbourne, VIC, Australia, en julio de 2019. Los 11 artículos presentados en este libro fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 23 presentaciones. El volumen también contiene 7 charlas invitadas. El taller reunió a académicos, investigadores y profesionales de la industria de la estadística y la ciencia de datos para discutir numerosos avances en las disciplinas y su impacto en las ciencias y la sociedad. Los temas cubiertos son análisis de datos, ciencia de datos, minería de datos, visualización de datos, bioinformática, aprendizaje automático, redes neuronales, estadística y probabilidad. .
Nota de contenido:	Invited Papers -- Symbolic Formulae for Linear Mixed Models -- code::proof: Prepare for most weather conditions -- Regularized Estimation and Feature Selection in Mixtures of Gaussian-Gated Experts Models -- Flexible Modelling via Multivariate Skew Distributions -- Estimating occupancy and fitting models with the two-stage approach -- Component elimination strategies for mixtures of multiple scale distributions -- An introduction to approximate Bayesian computation -- Contributing Papers -- Truth, Proof, and Reproducibility: There's no counter-attack for the codeless -- On Adaptive Gauss-Hermite Quadrature for Estimation in GLMM's -- Deep learning with periodic features and applications in particle physics -- Copula Modelling of Nurses' Agitation-Sedation Rating of ICU Patients -- Predicting the whole distribution with methods for depth data analysis demonstrated on a colorectal cancer treatment study -- Resilient and Deep Network for Internet of Things (IoT) Malware Detection -- Prediction of Neurological Deterioration of Patients with Mild Traumatic Brain Injury using Machine Learning -- Spherical data handling and analysis with R package rcosmo -- On the Parameter Estimation in the Schwartz-Smith's Two-Factor Model -- Interval estimators for inequality measures using grouped data -- Exact model averaged tail area confidence intervals. .
En línea:	https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
Link:	https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i