Statistical Data Mining and Knowledge Discovery

Author: Hamparsum Bozdogan

Publisher: CRC Press

ISBN: 1135441022

Category: Business & Economics

Page: 624

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Massive data sets pose a great challenge to many cross-disciplinary fields, including statistics. The high dimensionality and different data types and structures have now outstripped the capabilities of traditional statistical, graphical, and data visualization tools. Extracting useful information from such large data sets calls for novel approaches that meld concepts, tools, and techniques from diverse areas, such as computer science, statistics, artificial intelligence, and financial engineering. Statistical Data Mining and Knowledge Discovery brings together a stellar panel of experts to discuss and disseminate recent developments in data analysis techniques for data mining and knowledge extraction. This carefully edited collection provides a practical, multidisciplinary perspective on using statistical techniques in areas such as market segmentation, customer profiling, image and speech analysis, and fraud detection. The chapter authors, who include such luminaries as Arnold Zellner, S. James Press, Stephen Fienberg, and Edward K. Wegman, present novel approaches and innovative models and relate their experiences in using data mining techniques in a wide range of applications.

Creating Knowledge-based Healthcare Organizations

Author: Nilmini Wickramasinghe,Jatinder N. D. Gupta,Sushil K. Sharma

Publisher: IGI Global

ISBN: 9781591404606

Category: Medical

Page: 368

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Creating Knowledge Based Healthcare Organizations brings together high quality concepts closely related to how knowledge management can be utilized in healthcare. It includes the methodologies, systems, and approaches needed to create and manage knowledge in various types of healthcare organizations. Furthermore, it has a global flavor, as we discuss knowledge management approaches in healthcare organizations throughout the world. For the first time, many of the concepts, tools, and techniques relevant to knowledge management in healthcare are available, offereing the reader an understanding of all the components required to utilize knowledge.

School of Nursing

Author: University of California, San Francisco. School of Nursing

Publisher: N.A

ISBN: N.A

Category: Nursing

Page: N.A

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Social Determinants of Health and Knowledge About Hiv/Aids Transmission Among Adolescents

Author: Godwin C. Osakwe MBA MPH PhD

Publisher: iUniverse

ISBN: 1532065647

Category: Education

Page: 132

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Godwin C. Osakwe draws on his academic knowledge and painstaking research to determine if there’s a link between knowledge and transmission of HIV/AIDS among youths in this important study. The author, who holds a doctorate degree in public health and a business management degree, shares broad information and engages in a comprehensive review of the origin of the disease. Focusing on Nigeria, he examines a multitude of factors that may play a role in the transmission of HIV, such as adolescent health care, demographics, social factors, and more. The goal of the study is to lessen HIV transmission by increasing knowledge about the disease. Governmental and nongovernmental organizations can use its findings to influence childhood health-care improvements and advance education to help reduce or eradicate HIV/AIDS transmission. With adolescents making up 23 percent of Nigeria’s population—and given this group is likely to engage in risky behavior—there’s never been a more critical time to strive to prevent the transmission of this devastating and, still, deadly virus.

Algorithmen und Datenstrukturen

Pascal-Version

Author: Niklaus Wirth

Publisher: Springer-Verlag

ISBN: 3322947041

Category: Technology & Engineering

Page: 320

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In den vergangenen Jahren wurde die Programmierung wm Rechenanlagen als diejenige Disziplin erkannt, deren Beherrschung grundlegend und entscheidend für den Erfolg vieler Entwicklungsprojekte ist und die wissenschaftlicher Behandlung und Darlegung zugänglich ist Vom Handwerk stieg sie zur akademischen Disziplin auf. Die ersten hervorragenden Beiträge zu dieser Entwicklung wurden von E. W. Dijkstra und C. A. R. Hoare geliefert Dijkstra's Notes on Struetured Programming [6J führten zu einer neuen Betrachtung der Programmierung als wissenschaftliches Thema und als intellektuelle Herausforderung. Sie bahnten den Weg zu einer "Revolution" in der Programmierung [35J. Hoare's An Axiommic Ba3is for Computer Programming [10J zeigte deutlich, dass Progamme einer exakten Analyse nach mathematischen Grundsätzen zugänglich sind. Beide Artikel argumentieren überzeugend, dass viele Programmierfehler vermieden werden können, wenn man den Programmierern die Methoden und Techniken, die sie bisher intuitiv und oft unbewusst verwendeten, zur Kenntnis bringt Diese Artikel konzentrierten sich auf die Aspekte des Aufbauens und Analysierens von Programmen oder, genauer ausgedruckt, auf die Struktur der durch die Progammtexte dargestellten Algorithmen. Es ist jedoch völlig klar, dass ein systematisches und wissenschaftliches Angehen der Konstruktion von Programmen seine grösste Wirkung im Fall grosser komplexer Programme hat, die komplizierte Datenmengen bearbeiten. Folglich muss eine Methodik des Programmierens auch alle Aspekte der Datenstrukturierung behandeln. Programme sind letztlich konkrete Formulierungen abstrakter Algorithmen, die sich auf bestimmte Darstellungen und Datenstrukturen stützen. Einen wesentlichen Beitrag, Ordnung in die verwirrende Vielfalt der Terminologie und Konzepte von Datenstrukturen zu bringen, leistete Hoare durch seine Notes on Daltl Strueturing [13J.

Datenanalyse mit Python

Auswertung von Daten mit Pandas, NumPy und IPython

Author: Wes McKinney

Publisher: O'Reilly

ISBN: 3960102143

Category: Computers

Page: 542

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Erfahren Sie alles über das Manipulieren, Bereinigen, Verarbeiten und Aufbereiten von Datensätzen mit Python: Aktualisiert auf Python 3.6, zeigt Ihnen dieses konsequent praxisbezogene Buch anhand konkreter Fallbeispiele, wie Sie eine Vielzahl von typischen Datenanalyse-Problemen effektiv lösen. Gleichzeitig lernen Sie die neuesten Versionen von pandas, NumPy, IPython und Jupyter kennen.Geschrieben von Wes McKinney, dem Begründer des pandas-Projekts, bietet Datenanalyse mit Python einen praktischen Einstieg in die Data-Science-Tools von Python. Das Buch eignet sich sowohl für Datenanalysten, für die Python Neuland ist, als auch für Python-Programmierer, die sich in Data Science und Scientific Computing einarbeiten wollen. Daten und zugehöriges Material des Buchs sind auf GitHub verfügbar.Aus dem Inhalt:Nutzen Sie die IPython-Shell und Jupyter Notebook für das explorative ComputingLernen Sie Grundfunktionen und fortgeschrittene Features von NumPy kennenSetzen Sie die Datenanalyse-Tools der pandasBibliothek einVerwenden Sie flexible Werkzeuge zum Laden, Bereinigen, Transformieren, Zusammenführen und Umformen von DatenErstellen Sie interformative Visualisierungen mit matplotlibWenden Sie die GroupBy-Mechanismen von pandas an, um Datensätzen zurechtzuschneiden, umzugestalten und zusammenzufassenAnalysieren und manipulieren Sie verschiedenste Zeitreihen-DatenFür diese aktualisierte 2. Auflage wurde der gesamte Code an Python 3.6 und die neuesten Versionen der pandas-Bibliothek angepasst. Neu in dieser Auflage: Informationen zu fortgeschrittenen pandas-Tools sowie eine kurze Einführung in statsmodels und scikit-learn.

Should We Risk It?

Exploring Environmental, Health, and Technological Problem Solving

Author: Daniel M. Kammen,David M. Hassenzahl

Publisher: Princeton University Press

ISBN: 9780691074573

Category: Political Science

Page: 404

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How dangerous is smoking? What are the risks of nuclear power or of climate change? What are the chances of dying on an airplane? More importantly, how do we use this information once we have it? The demand for risk analysts who are able to answer such questions has grown exponentially in recent years. Yet programs to train these analysts have not kept pace. In this book, Daniel Kammen and David Hassenzahl address that problem. They draw together, organize, and seek to unify previously disparate theories and methodologies connected with risk analysis for health, environmental, and technological problems. They also provide a rich variety of case studies and worked problems, meeting the growing need for an up-to-date book suitable for teaching and individual learning. The specific problems addressed in the book include order-of-magnitude estimation, dose-response calculations, exposure assessment, extrapolations and forecasts based on experimental or natural data, modeling and the problems of complexity in models, fault-tree analysis, managing and estimating uncertainty, and social theories of risk and risk communication. The authors cover basic and intermediate statistics, as well as Monte Carlo methods, Bayesian analysis, and various techniques of uncertainty and forecast evaluation. The volume's unique approach will appeal to a wide range of people in environmental science and studies, health care, and engineering, as well as to policy makers confronted by the increasing number of decisions requiring risk and cost/benefit analysis. Should We Risk It? will become a standard text in courses involving risk and decision analysis and in courses of applied statistics with a focus on environmental and technological issues.

Data mining

praktische Werkzeuge und Techniken für das maschinelle Lernen

Author: Ian H. Witten,Eibe Frank

Publisher: N.A

ISBN: 9783446215337

Category:

Page: 386

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Reguläre Ausdrücke

Author: Jeffrey E. F. Friedl

Publisher: O'Reilly Germany

ISBN: 3897217902

Category: Computers

Page: 556

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Reguläre Ausdrücke sind ein leistungsstarkes Mittel zur Verarbeitung von Texten und Daten. Wenn Sie reguläre Ausdrücke noch nicht kennen, wird Ihnen dieses Buch eine ganz neue Welt eröffnen. Aufgrund der ausgesprochen detaillierten und tiefgründigen Behandlung des Themas ist dieses Buch aber auch für Experten eine wahre Trouvaille. Die neue Auflage dieses anerkannten Standardwerks behandelt jetzt auch die Unterstützung regulärer Ausdrücke in PHP sowie Suns java.util.regex. Der klare und unterhaltsame Stil des Buchs hat schon Tausenden von Programmierern das an sich trockene Thema nähergebracht, und mit den vielen Beispielen zu Problemen aus dem Programmieralltag ist Reguläre Ausdrücke eine praktische Hilfe bei der täglichen Arbeit. Reguläre Ausdrücke sind überall Sie sind standardmäßig in Perl, PHP, Java, Python, Ruby, MySQL, VB.NET und C# (und allen Sprachen des .NET-Frameworks) sowie anderen Programmiersprachen und Werkzeugen eingebaut. Dieses Buch geht detailliert auf die Unterschiede und Gemeinsamkeiten bei der Behandlung regulärer Ausdrücke in diesen Sprachen und Werkzeugen ein. Besonders ausführlich werden die Regex-Features von Perl, Java, PHP und .NET behandelt. Reguläre Ausdrücke sind mächtig Reguläre Ausdrücke sind sehr leistungsfähig und flexibel. Dennoch bleibt ihre Anwendung oft unter ihren Möglichkeiten. Mit regulären Ausdrücken können Sie komplexe und subtile Textbearbeitungsprobleme lösen, von denen Sie vielleicht nie vermutet hätten, daß sie sich automatisieren lassen. Reguläre Ausdrücke ersparen Ihnen Arbeit und Ärger, und viele Probleme lassen sich mit ihnen auf elegante Weise lösen. Reguläre Ausdrücke sind anspruchsvoll Was in der Hand von Experten eine sehr nützliche Fähigkeit ist, kann sich als Stolperstein für Ungeübte herausstellen. Dieses Buch zeigt einen Weg durch das unwägbare Gebiet und hilft Ihnen, selbst Experte zu werden. Wenn Sie die regulären Ausdrücke beherrschen, werden sie zu einem unverzichtbaren Teil Ihres Werkzeugkastens. Sie werden sich fragen, wie Sie je ohne sie arbeiten konnten.

Data Science mit Python

Das Handbuch für den Einsatz von IPython, Jupyter, NumPy, Pandas, Matplotlib und Scikit-Learn

Author: Jake VanderPlas

Publisher: MITP-Verlags GmbH & Co. KG

ISBN: 3958456979

Category: Computers

Page: 552

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Die wichtigsten Tools für die Datenanalyse und-bearbeitung im praktischen Einsatz Python effizient für datenintensive Berechnungen einsetzen mit IPython und Jupyter Laden, Speichern und Bearbeiten von Daten und numerischen Arrays mit NumPy und Pandas Visualisierung von Daten mit Matplotlib Python ist für viele die erste Wahl für Data Science, weil eine Vielzahl von Ressourcen und Bibliotheken zum Speichern, Bearbeiten und Auswerten von Daten verfügbar ist. In diesem Buch erläutert der Autor den Einsatz der wichtigsten Tools. Für Datenanalytiker und Wissenschaftler ist dieses umfassende Handbuch von unschätzbarem Wert für jede Art von Berechnung mit Python sowie bei der Erledigung alltäglicher Aufgaben. Dazu gehören das Bearbeiten, Umwandeln und Bereinigen von Daten, die Visualisierung verschiedener Datentypen und die Nutzung von Daten zum Erstellen von Statistiken oder Machine-Learning-Modellen. Dieses Handbuch erläutert die Verwendung der folgenden Tools: ● IPython und Jupyter für datenintensive Berechnungen ● NumPy und Pandas zum effizienten Speichern und Bearbeiten von Daten und Datenarrays in Python ● Matplotlib für vielfältige Möglichkeiten der Visualisierung von Daten ● Scikit-Learn zur effizienten und sauberen Implementierung der wichtigsten und am meisten verbreiteten Algorithmen des Machine Learnings Der Autor zeigt Ihnen, wie Sie die zum Betreiben von Data Science verfügbaren Pakete nutzen, um Daten effektiv zu speichern, zu handhaben und Einblick in diese Daten zu gewinnen. Grundlegende Kenntnisse in Python werden dabei vorausgesetzt. Leserstimme zum Buch: »Wenn Sie Data Science mit Python betreiben möchten, ist dieses Buch ein hervorragender Ausgangspunkt. Ich habe es sehr erfolgreich beim Unterrichten von Informatik- und Statistikstudenten eingesetzt. Jake geht weit über die Grundlagen der Open-Source-Tools hinaus und erläutert die grundlegenden Konzepte, Vorgehensweisen und Abstraktionen in klarer Sprache und mit verständlichen Erklärungen.« – Brian Granger, Physikprofessor, California Polytechnic State University, Mitbegründer des Jupyter-Projekts