- ISBN
- Auteur(s)
- Taal
- Uitgever
- Uitgave
- Druk
Mining of Massive Datasets samenvattingen (1e druk)
Jure Leskovec, Anand Rajaraman - ISBN: 9781107077232
- ISBN
- Auteur(s)
- Taal
- Uitgever
- Uitgave
- Druk
Bekijk alle 2 samenvattingen van Mining of Massive Datasets, geschreven door Jure Leskovec, Anand Rajaraman. De samenvattingen van Mining of Massive Datasets op Stuvia zijn geschreven door studenten of docenten, waardoor je de inhoud van het studieboek makkelijker en sneller begrijpt. Door de samenvatting te vinden die perfect bij jouw leerstijl past, wordt studeren een stuk eenvoudiger.
Meest verkochte samenvattingen voor Mining of Massive Datasets
A summary of the Articles of the Subject Customer Analytics, up to Collaborative Filtering Cross-selling and Upselling. Also Including the recommended webclips. The names are mentioned below. Use Big Data to Create Value for Customers, Not Just Target Them. - Niraj Dawer. 2016 Quick profits with RFM analysis - Arthur Middleton Hughers, 2018 Clip: Clumpiness and Customer Lifetime Value - Knowledge at Whatron Big Data: New Tricks for econometrics - Hal R. Varian, Journal of economic perspective...
- Samenvatting
- • 20 pagina's •
A summary of the Articles of the Subject Customer Analytics, up to Collaborative Filtering Cross-selling and Upselling. Also Including the recommended webclips. The names are mentioned below. Use Big Data to Create Value for Customers, Not Just Target Them. - Niraj Dawer. 2016 Quick profits with RFM analysis - Arthur Middleton Hughers, 2018 Clip: Clumpiness and Customer Lifetime Value - Knowledge at Whatron Big Data: New Tricks for econometrics - Hal R. Varian, Journal of economic perspective...
Summary of the theory for Advances in Data Mining for the Computer Science master at Leiden University. Covers tokenization, Recommender Systems (Naive methods, Collaborative filtering, Matrix Factorization), RBM, Similarity Search (shingling, minhashing, LSH) and Pagerank (Markov process, RageRank algorithm) It is missing the part about Support Vector machines, the last bit of minhasing and the part of the DGIM algorithm for data streams and. Parts missing are labeled with a colored marking.
- Samenvatting
- • 38 pagina's •
Summary of the theory for Advances in Data Mining for the Computer Science master at Leiden University. Covers tokenization, Recommender Systems (Naive methods, Collaborative filtering, Matrix Factorization), RBM, Similarity Search (shingling, minhashing, LSH) and Pagerank (Markov process, RageRank algorithm) It is missing the part about Support Vector machines, the last bit of minhasing and the part of the DGIM algorithm for data streams and. Parts missing are labeled with a colored marking.
Heb jij documenten die matchen met dit boek? Verkoop het en verdien geld aan je kennis!
Nieuwste samenvattingen van Mining of Massive Datasets
A summary of the Articles of the Subject Customer Analytics, up to Collaborative Filtering Cross-selling and Upselling. Also Including the recommended webclips. The names are mentioned below. Use Big Data to Create Value for Customers, Not Just Target Them. - Niraj Dawer. 2016 Quick profits with RFM analysis - Arthur Middleton Hughers, 2018 Clip: Clumpiness and Customer Lifetime Value - Knowledge at Whatron Big Data: New Tricks for econometrics - Hal R. Varian, Journal of economic perspective...
- Samenvatting
- • 20 pagina's •
A summary of the Articles of the Subject Customer Analytics, up to Collaborative Filtering Cross-selling and Upselling. Also Including the recommended webclips. The names are mentioned below. Use Big Data to Create Value for Customers, Not Just Target Them. - Niraj Dawer. 2016 Quick profits with RFM analysis - Arthur Middleton Hughers, 2018 Clip: Clumpiness and Customer Lifetime Value - Knowledge at Whatron Big Data: New Tricks for econometrics - Hal R. Varian, Journal of economic perspective...
Summary of the theory for Advances in Data Mining for the Computer Science master at Leiden University. Covers tokenization, Recommender Systems (Naive methods, Collaborative filtering, Matrix Factorization), RBM, Similarity Search (shingling, minhashing, LSH) and Pagerank (Markov process, RageRank algorithm) It is missing the part about Support Vector machines, the last bit of minhasing and the part of the DGIM algorithm for data streams and. Parts missing are labeled with a colored marking.
- Samenvatting
- • 38 pagina's •
Summary of the theory for Advances in Data Mining for the Computer Science master at Leiden University. Covers tokenization, Recommender Systems (Naive methods, Collaborative filtering, Matrix Factorization), RBM, Similarity Search (shingling, minhashing, LSH) and Pagerank (Markov process, RageRank algorithm) It is missing the part about Support Vector machines, the last bit of minhasing and the part of the DGIM algorithm for data streams and. Parts missing are labeled with a colored marking.
Heb jij documenten die matchen met dit boek? Verkoop het en verdien geld aan je kennis!
Waarom studeren met boeksamenvattingen op Stuvia?
Relevantie, efficiëntie en gemak. Dat zijn belangrijke elementen tijdens het studeren of het voorbereiden voor een vak, examen of tentamen. Studeren met behulp van samenvattingen, die gekoppeld zijn aan het ISBN-nummer van jouw (studie)boek, is relevanter dan ooit. Jouw medestudenten of (bijles)docenten delen hun kennis om jou te helpen in de voorbereiding op jouw examens. Zoek het ISBN-nummer van je studieboek en je weet zeker dat je de juiste samenvatting koopt. Zo kom je niet voor verrassingen te staan tijdens je tentamens.
Alle samenvattingen op Stuvia zijn geschreven door studenten die het examen al hebben gemaakt, docenten die de stof doceren of professionele uitgevers. Hierdoor kun jij er op vertrouwen dat je de lesstof makkelijker begrijpt én dat de samenvatting alle elementen bevat die worden getoetst in het examen. Zoek het boek dat je moet bestuderen op via het ISBN-nummer en kies de beste samenvatting van het studieboek.