Méthodes factorielles pour l'analyse des données : méthodes linéaires et extensions non-linéaires

Name: Méthodes factorielles pour l'analyse des données : méthodes linéaires et extensions non-linéaires
Price: 67 EUR
Availability: Instock
Author: Michel Crucianu
ISBN: 9782746209213

Michel Crucianu

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Michel Crucianu - Méthodes factorielles pour l'analyse des données : méthodes linéaires et extensions non-linéaires.

Ce livre présente les principales méthodes d'analyse factorielle linéaire (analyse en composantes principales, analyse des correspondances binaires,... Lire la suite

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Ce livre présente les principales méthodes d'analyse factorielle linéaire (analyse en composantes principales, analyse des correspondances binaires, analyse des correspondances multiples, analyse discriminante). Les méthodes d'analyse non linéaire des données, à base de noyaux (kernel principal component analysis, kernel discriminant analysis) ou à base de réseaux de neurones, sont également abordées.
Des exemples d'application et des exercices avec leurs solutions ou des indications pour la solution sont associés à chaque méthode et permettent au lecteur de consolider ses connaissances.

Date de parution

01/06/2004
Editeur

Hermes Science Publications
ISBN

2-7462-0921-7
EAN

9782746209213
Présentation

Broché
Nb. de pages

288 pages
Poids

0.45 Kg
Dimensions

16,0 cm × 24,0 cm × 0,1 cm

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Biographie de Michel Crucianu

Michel Crucianu est maître de conférences en informatique à l'Ecole Polytechnique de l'Université François Rabelais de Tours. Ses recherches portent sur les méthodes statistiques d'apprentissage et sur la recherche d'images par le contenu. - Jean-Pierre Asselin de Beauville est professeur d'informatique à l'Université François Rabelais, où il a dirigé le Laboratoire d'Informatique. Depuis 1998, il est détaché comme vice-recteur aux programmes à l'Agence Universitaire de la Francophonie.
Ses recherches portent sur les méthodes statistiques d'apprentissage et de décision. - Romuald Boné est maître de conférences en informatique à l'école d'ingénieurs du Val de Loire de l'Université François Rabelais. Ses recherches portent sur les réseaux de neurones artificiels pour la prévision et sur les méthodes d'apprentissage pour la reconnaissance des formes.