Computational Statistics in Data Science
Здесь есть возможность читать онлайн «Computational Statistics in Data Science» — ознакомительный отрывок электронной книги совершенно бесплатно, а после прочтения отрывка купить полную версию. В некоторых случаях можно слушать аудио, скачать через торрент в формате fb2 и присутствует краткое содержание. Жанр: unrecognised, на английском языке. Описание произведения, (предисловие) а так же отзывы посетителей доступны на портале библиотеки ЛибКат.
- Название:Computational Statistics in Data Science
- Автор:
- Жанр:
- Год:неизвестен
- ISBN:нет данных
- Рейтинг книги:4 / 5. Голосов: 1
-
Избранное:Добавить в избранное
- Отзывы:
-
Ваша оценка:
- 80
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
Computational Statistics in Data Science: краткое содержание, описание и аннотация
Предлагаем к чтению аннотацию, описание, краткое содержание или предисловие (зависит от того, что написал сам автор книги «Computational Statistics in Data Science»). Если вы не нашли необходимую информацию о книге — напишите в комментариях, мы постараемся отыскать её.
Computational Statistics in Data Science
Computational Statistics in Data Science
Wiley StatsRef: Statistics Reference Online
Computational Statistics in Data Science
Computational Statistics in Data Science — читать онлайн ознакомительный отрывок
Ниже представлен текст книги, разбитый по страницам. Система сохранения места последней прочитанной страницы, позволяет с удобством читать онлайн бесплатно книгу «Computational Statistics in Data Science», без необходимости каждый раз заново искать на чём Вы остановились. Поставьте закладку, и сможете в любой момент перейти на страницу, на которой закончили чтение.
Интервал:
Закладка:
74 74 Hasan, M., Orgun, M.A., and Schwitter, R. (2019) Real‐time event detection from the twitter data stream using the twitterNews + framework. Inf. Process. Manag., 56 (3), 1146–1165.
75 75 Pagliardini, M., Gupta, P., and Jaggi, M. (2018) Unsupervised Learning of Sentence Embeddings using Compositional n‐Gram Features. Proceedings of NAACL‐HLT. ACM, New Orleans, LA, USA, pp. 528–540.
76 76 Wu, L., Morstatter, F., and Liu, H. (2018) SlangSD: building, expanding and using a sentiment dictionary of slang words for short‐text sentiment classification. Lang Res. Eval., 52 (3), 839–852. doi: 10.1007/s10579‐018‐9416‐0.
77 77 Wankhede, S., Patil, R., Sonawane, S., and Save, A. (2018) Data Pre‐Processing for Efficient Sentimental Analysis. 2018 Second International Conference on Inventive Communication and Computational Technologies (ICICCT), Coimbatore, India, pp. 723–726.
78 78 Gupta, A., Taneja, S.B., Malik, G. et al. (2019) SLANGZY: a fuzzy logic‐based algorithm for english slang meaning selection. Prog. Artif. Intell., 8, 111–121. doi: 10.1007/s13748‐018‐0159‐3.
79 79 Mehta, J.S. (2017) Concept drift in streaming data classification: algorithms, platforms and issues. Procedia Comput. Sci., 122, 804–811.
80 80 BakshiRohit, P. and Agarwal, S. (2016) Stream data mining: platforms, algorithms, performance evaluators and research trends. Int. J. Database Theory App., 9 (9), 201–218.
81 81 Wei, X., Liu, Y., and Wanga, X. (2019) A survey on quality‐assurance approximate stream processing and applications. Futur. Gener. Comput. Syst., 101, 1062–1080.
82 82 Hu, Y., Jiang, Z., Zhan, P. et al. (2018) A novel multi‐resolution representation for streaming time series. Procedia Comput. Sci., 129, 178–184. doi: 10.1016/j.procs.2018.03.069.
83 83 Yaseen, M.U., Anjum, A., Rana, O., and Hill, R. (2018) Cloud‐based scalable object detection and classification in video streams. Futur. Gener. Comput. Syst., 80, 286–298. doi: 10.1016/j.future.2017.02.003.
84 84 Boushaki, S.I., Kamel, N., and Bendjeghaba, O. (2018) High‐dimensional text datasets clustering algorithm based on cuckoo search and latent semantic indexing. J. Inf. Knowl. Manag., 17 (3), 1–24.
85 85 Neto, J.M., Severiano Junior, C.A., Guimarães, F.G. et al. (2020) Evolving clustering algorithm based on mixture of typicalities for stream. Futur. Gener. Comput. Syst., 106, 672–684.
86 86 Ibrahim, O.A., Du, Y., and Keller, J.M. (2018) Extended robust online streaming clustering (EROLSC), in Information Processing and Management of Uncertainty in Knowledge‐Based Systems: Theory and Foundations (eds J. Medina et al.), Springer, Cadiz.
87 87 Sharma, N., Masih, S., and Makhija, P. (2018) A survey on clustering algorithms for data streams. Int. J. Comput. Appl., 182 (22), 18–24.
88 88 Panagiotou, N., Katakis, I., and Gunopulos, D. (2016) Detecting events in online social networks: definitions, trends and challenges, in Solving Large Scale Learning Tasks: Challenges and Algorithms (ed. S. Michaelis), Springer, Cham, pp. 42–84.
89 89 Li, Y., Guo, L., and Zhou, Z. (2019) Towards safe weakly supervised learning. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell., 43 (1), 334–346. doi: 10.1109/TPAMI.2019.2922396.
90 90 Le Nguyen, M.H., Gomes, H.M., and Bifet, A. (2019). Semi‐Supervised Learning Eover Streaming Data Using MOA. 2019 IEEE International Conference on Big Data (Big Data). IEEE, Los Angeles, CA, USA, pp. 553–562. doi: 10.1109/BigData47090.2019.9006217.
91 91 Zhu, Y. and Li, Y.‐F. (2020) Semi‐supervised streaming learning with emerging new labels. Proc. Thirty‐Fourth AAAI Conf. Artif. Intel., 34, 7015–7022. doi: 10.1609/aaai.v34i04.6186.
92 92 Li, P., Wu, X., Hu, X., and Wang, H. (2015) Learning concept‐drifting data streams with random ensemble decision trees. Neurocomputing, 166, 68–83.
93 93 Sethi, T.S. and Kantardzic, M. (2017) On the reliable detection of concept drift from streaming unlabeled data. Expert Syst. Appl., 82, 77–99. doi: 10.1016/j.eswa.2017.04.008.
94 94 Masud, M.M., Gao, J., Khan, L. et al. (2008) A Practical Approach to Classify Evolving Data Streams: Training with Limited Amount of Labeled Data. 2008 Eighth IEEE International Conference on Data Mining. IEEE, Pisa, pp. 929–934. doi: 10.1109/ICDM.2008.152.
95 95 BakshiRohit, P. and Agarwal, S. (2017) Critical parameter analysis of vertical hoeffding tree for optimized performance using SAMOA. Int. J. Mach. Learn. Cybern., 8, 1389–1402.
96 96 Ullah, A., Muhammad, K., Haq, I.U., and Baik, S.W. (2019) Action recognition using optimized deep autoencoder and CNN for surveillance data streams of non‐stationary environments. Futur. Gener. Comput. Syst., 96, 386–397. doi: 10.1016/j.future.2019.01.029.
97 97 Elsaleh, T., Enshaeifar, S., Rezvani, R. et al. (2020) IoT‐stream: a lightweight ontology for internet of things data streams and its use with data analytics and event detection services. Sensors (Basel), 20 (4), 953. doi: 10.3390/s20040953.
98 98 Janowicz, K., Haller, A., Cox, S.J. et al. (2019) SOSA: a lightweight ontology for sensors, observations, samples, and actuators. J. Web Semant., 56, 1–10. doi: 10.2139/ssrn.3248499.
99 99 Gonzalez‐Gil, P., Skarmeta, A.F., and Martinez, J.A. (2019) Towards an Ontology for IoT Context‐Based Security Evaluation. Proceedings of the 2019 Global IoT Summit (GIoTS), Aarhus, Denmark, pp. 1–6.
100 100 Bazoobandi, H.R., Beck, H., and Urbani, J. (2017) Towards expressive stream reasoning with laser, in The Semantic Web, vol. 10587 (ed. C.E. d'Amato), LNCS, pp. 87–103.
101 101 Albahri, O.S., Albahri, A.S., Mohammed, K.I. et al. (2018) Systematic review of real‐time remote health monitoring system in triage and priority‐based sensor technology: Taxonomy, open challenges, motivation and recommendations. J. Med. Syst., 42, 80. doi: 10.1007/s10916‐018‐0943‐4.
102 102 D'Aniello, G., Gaeta, M., and Orciuoli, F. (2018) An approach based on semantic stream reasoning to support decision processes in smart cities. Telemat. Inform., 35 (1), 68–81. doi: 10.1016/j.tele.2017.09.019.
103 103 Mondal, J. and Deshpande, A. (2018) Stream querying and reasoning on social data, in Encyclopedia of Social Network Analysis and Mining (eds R. Alhajj and J. Rokne), Springer, New York. doi: 10.1007/978‐1‐4939‐7131‐2_391.
104 104 Wen, Y., Zhang, Y., Huang, L. et al. (2019) Semantic modelling of ship behavior in harbor based on ontology and dynamic bayesian network. Int. J. Geogr. Inf. Sci., 8 (3), 107. doi: 10.3390/ijgi8030107.
105 105 Compton, M., Barnaghi, P., Bermudez, R.G. et al. (2012) The SSN ontology of the W3C semantic sensor network incubator group. J. Web Semant., 17, 25–32.
106 106 Daniele, L., den Hartog, F., and Roes, J. (2015) Created in close einteraction with the industry: the smart appliances reference (saref) ontology, in Formal Ontologies Meet Industries, vol. 225 (eds R. Cuel and R. Young), LNBIP, pp. 100–112. doi: 10.1007/978‐3‐319‐21545‐7_9.
107 107 Franka, M.T., Baderb, S., Simko, V., and Zander, S. (2018) LSane: collaborative validation and enrichment of heterogeneous observation streams. Procedia Comput. Sci., 137, 235–241. doi: 10.1016/j.procs.2018.09.022.
108 108 Kolozali, S., Bermudez‐Edo, M., Puschmann, D. et al. (2014) A knowledge‐Based Approach for Real‐Time IoT Data Stream Annotation and Processing. 2014 IEEE International Conference on Internet of Things (iThings), and IEEE Green Computing and Communications (GreenCom) and IEEE Cyber, Physical and Social Computing (CPSCom). IEEE, Taipei, pp. 215–222. doi: 10.1109/iThings.2014.39.
109 109 Cardellini, V., Mencagli, G., Talia, D., and Torquati, M. (2019) New landscapes of the data stream processing in the era of fog computing. Futur. Gener. Comput. Syst., 99, 646–650. doi: 10.1016/j.future.2019.03.027.
Читать дальшеИнтервал:
Закладка:
Похожие книги на «Computational Statistics in Data Science»
Представляем Вашему вниманию похожие книги на «Computational Statistics in Data Science» списком для выбора. Мы отобрали схожую по названию и смыслу литературу в надежде предоставить читателям больше вариантов отыскать новые, интересные, ещё непрочитанные произведения.
Обсуждение, отзывы о книге «Computational Statistics in Data Science» и просто собственные мнения читателей. Оставьте ваши комментарии, напишите, что Вы думаете о произведении, его смысле или главных героях. Укажите что конкретно понравилось, а что нет, и почему Вы так считаете.