Swarm intelligence methods for statistical regression /

Una tarea central en el análisis de Big Data es la adaptación de modelos flexibles y de alta dimensión a datos ruidosos para capturar patrones significativos. A menudo, esto puede resultar en problemas de optimización global no lineales y no convexos. El gran volúmen de datos que debe manejarse en a...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor principal: Mohanty, S. (Soumya) (autor)
Formato: Libro
Lenguaje:English
Publicado: Boca Raton, Florida : CRC Press, [2019]
Materias:
Big data
Inteligencia de enjambre
Análisis de regresión

MARC

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504 |a Incluye bibliografía (páginas 111-116) e índice. 
520 |a Una tarea central en el análisis de Big Data es la adaptación de modelos flexibles y de alta dimensión a datos ruidosos para capturar patrones significativos. A menudo, esto puede resultar en problemas de optimización global no lineales y no convexos. El gran volúmen de datos que debe manejarse en aplicaciones de Big Data aumenta aún más la dificultad de este problema. Este libro describirá los métodos del campo de la inteligencia de enjambre computacional (SI) y cómo se pueden utilizar para resolver los problemas de optimización encontrados en el análisis de Big Data. Se considerarán algunos problemas genéricos de análisis de datos y cómo se pueden abordar con los métodos de SI "  |c Proporcionado por el editor. 
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