Book Nonparametric Kernel Density Estimation and Its Computational Aspects Studies in Big Data Book 37 Book Description: In today's rapidly evolving technological landscape, it is crucial to understand the process of technology evolution and its impact on humanity. With the advent of big data, nonparametric kernel density estimation (KDE) has emerged as one of the most important and widely used data smoothing techniques. This book delves into the computational problems associated with KDE and presents novel FFT-based algorithms for both KDE computations and bandwidth selection. The theory of KDE has matured significantly, but there has been limited progress in terms of performance improvements. This book aims to address this gap by providing a comprehensive overview of KDE and its computational aspects. Target Audience: This book is primarily intended for researchers and advanced graduate or postgraduate students who are interested in KDE and its computational aspects. The material presented is richly illustrated with numerous numerical examples using both artificial and real datasets, making it an engaging read for both beginners and experienced researchers in the field.

Book Nonparametric Kernel Density Estimation and Its Computational Aspects Studies in Big Data Book 37 В современном быстро развивающемся технологическом ландшафте крайне важно понимать процесс эволюции технологий и его влияние на человечество. С появлением больших данных непараметрическая ядерная оценка плотности (KDE) стала одним из наиболее важных и широко используемых методов сглаживания данных. Эта книга углубляется в вычислительные проблемы, связанные с KDE, и представляет новые алгоритмы на основе FFT как для вычислений KDE, так и для выбора полосы пропускания. Теория KDE значительно созрела, но прогресс в плане повышения производительности был ограниченным. Цель этой книги - устранить этот пробел, предоставив всесторонний обзор KDE и его вычислительных аспектов. Целевая аудитория: Эта книга в первую очередь предназначена для исследователей и продвинутых аспирантов или аспирантов, которые заинтересованы в KDE и его вычислительных аспектах. Представленный материал богато иллюстрирован многочисленными численными примерами с использованием как искусственных, так и реальных наборов данных, что делает его увлекательным чтением как для начинающих, так и для опытных исследователей в этой области.

Book Nonparametric Kernel Density Estimation and Its Computational Aspects Studies in Big Data Book 37 Dans le paysage technologique en évolution rapide d'aujourd'hui, il est essentiel de comprendre le processus d'évolution de la technologie et son impact sur l'humanité. Avec l'arrivée des grandes données, l'évaluation nucléaire non paramétrique de la densité (KDE) est devenue l'une des méthodes les plus importantes et les plus largement utilisées pour lisser les données. Ce livre explore les problèmes informatiques liés à KDE et présente de nouveaux algorithmes basés sur la FFT, tant pour les calculs KDE que pour le choix de la bande passante. La théorie de KDE a considérablement mûri, mais les progrès en termes d'amélioration de la productivité ont été limités. but de ce livre est de combler cette lacune en fournissant un aperçu complet de KDE et de ses aspects informatiques. Public cible : Ce livre est principalement destiné aux chercheurs et aux étudiants avancés ou postdoctoraux qui s'intéressent à KDE et à ses aspects informatiques. matériel présenté est richement illustré par de nombreux exemples numériques utilisant des ensembles de données artificiels et réels, ce qui en fait une lecture fascinante pour les chercheurs débutants et expérimentés dans le domaine.

Book Nonparametric Kernel Density Estimation and Its Computation Aspects Studies in Big Data Book 37 En el panorama tecnológico en rápida evolución actual, es fundamental comprender el proceso de evolución de la tecnología y su impacto en la humanidad. Con la llegada del big data, la estimación de densidad nuclear no paramétrica (KDE) se ha convertido en uno de los métodos más importantes y utilizados para suavizar los datos. Este libro profundiza en los problemas computacionales relacionados con KDE y presenta nuevos algoritmos basados en FFT tanto para los cálculos de KDE como para la selección de ancho de banda. La teoría de KDE ha madurado considerablemente, pero el progreso en términos de aumento de la productividad ha sido limitado. objetivo de este libro es eliminar esta brecha proporcionando una visión general completa de KDE y sus aspectos computacionales. Público objetivo: Este libro está dirigido principalmente a investigadores y estudiantes avanzados de posgrado o postgrado que estén interesados en KDE y sus aspectos computacionales. material presentado está ricamente ilustrado con numerosos ejemplos numéricos utilizando conjuntos de datos tanto artificiales como reales, lo que lo convierte en una lectura fascinante tanto para principiantes como para investigadores experimentados en este campo.

Book Nonparametric Kernel Density Estimation and Its Computational Aspects Studies in Big Data Book 37 No atual panorama tecnológico em rápida evolução é crucial compreender o processo de evolução da tecnologia e seus efeitos na humanidade. Com o surgimento de grandes dados, a avaliação nuclear não-aramétrica (KDE) tornou-se um dos métodos mais importantes e amplamente utilizados para suavizar os dados. Este livro é aprofundado em problemas computacionais relacionados com o KDE e apresenta novos algoritmos baseados no FFT, tanto para a computação do KDE como para a seleção da banda larga. A teoria do KDE está muito madura, mas os progressos em termos de produtividade foram limitados. O objetivo deste livro é resolver esta lacuna fornecendo uma visão completa do KDE e de seus aspectos computacionais. Público alvo: Este livro é especialmente para pesquisadores e pós-graduados avançados ou pós-graduados interessados no KDE e em seus aspectos computacionais. O material apresentado é ricamente ilustrado por inúmeros exemplos numéricos usando conjuntos de dados tanto artificiais quanto reais, tornando-o uma leitura fascinante tanto para iniciantes quanto para pesquisadores experientes neste campo.

Book Nonparametric Kernel Density Stimation and Its Computational Aspects Studies in Big Data Book 37 In un panorama tecnologico in continua evoluzione, è fondamentale comprendere l'evoluzione della tecnologia e i suoi effetti sull'umanità. Con l'arrivo di grandi dati, la valutazione della densità nucleare non parametrica (KDE) è diventata uno dei metodi di antialiasing più importanti e ampiamente utilizzati. Questo libro approfondisce i problemi di elaborazione associati a KDE e presenta nuovi algoritmi basati su FFT sia per i calcoli di KDE che per la selezione della larghezza di banda. La teoria di KDE è maturata in modo significativo, ma i progressi sulla produttività sono stati limitati. Lo scopo di questo libro è quello di colmare questo spazio fornendo una panoramica completa di KDE e dei suoi aspetti informatici. Target: Questo libro è rivolto principalmente a ricercatori e studenti di laurea avanzati o laureati interessati a KDE e ai suoi aspetti informatici. Il materiale presentato è ricco di numerosi esempi numerici utilizzando set di dati sia artificiali che reali, il che lo rende una lettura affascinante sia per gli aspiranti che per i ricercatori esperti in questo campo.

Buch Nonparametric Kernel Density Estimation and Its Computational Aspects Studies in Big Data Buch 37 In der heutigen schnelllebigen Technologielandschaft ist es von entscheidender Bedeutung, den technologischen Evolutionsprozess und seine Auswirkungen auf die Menschheit zu verstehen. Mit dem Aufkommen von Big Data ist die nichtparametrische Kerndichteschätzung (KDE) zu einer der wichtigsten und am weitesten verbreiteten Methoden zur Datenglättung geworden. Dieses Buch befasst sich eingehend mit den mit KDE verbundenen Rechenproblemen und stellt neue FFT-basierte Algorithmen sowohl für KDE-Berechnungen als auch für die Bandbreitenauswahl vor. Die KDE-Theorie ist erheblich gereift, aber die Fortschritte bei der istungssteigerung waren begrenzt. Ziel dieses Buches ist es, diese Lücke zu schließen, indem ein umfassender Überblick über KDE und seine rechnerischen Aspekte gegeben wird. Zielgruppe: Dieses Buch richtet sich in erster Linie an Forscher und fortgeschrittene Doktoranden oder Doktoranden, die sich für KDE und seine rechnerischen Aspekte interessieren. Das vorgestellte Material ist reich illustriert mit zahlreichen Zahlenbeispielen, die sowohl künstliche als auch reale Datensätze verwenden, was es zu einer faszinierenden ktüre für Anfänger und erfahrene Forscher auf dem Gebiet macht.

Książka Nonparametric Kernel Gęstość szacowania i jego obliczeniowe aspekty Studia w Big Data Book 37 W dzisiejszym szybko rozwijającym się krajobrazie technologicznym, jest niezwykle ważne, aby zrozumieć proces ewolucji technologii i jej wpływ na ludzkość. Wraz z pojawieniem się dużych danych, nieparametryczne oszacowanie gęstości nuklearnej (KDE) stało się jedną z najważniejszych i najczęściej stosowanych metod wygładzania danych. Książka ta zagłębia się w wyzwania obliczeniowe związane z KDE i wprowadza nowe algorytmy oparte na FFT zarówno dla obliczeń KDE, jak i wyboru przepustowości. Teoria KDE znacznie dojrzała, ale postęp w zakresie poprawy wydajności został ograniczony. Celem tej książki jest usunięcie tej luki poprzez kompleksowy przegląd KDE i jej aspektów obliczeniowych. Target Audience: Ta książka jest przeznaczona przede wszystkim dla naukowców i zaawansowanych absolwentów lub absolwentów, którzy są zainteresowani KDE i jego aspektów obliczeniowych. Prezentowany materiał jest bogato ilustrowany licznymi przykładami wykorzystującymi zarówno sztuczne, jak i rzeczywiste zbiory danych, co czyni go fascynującym odczytem zarówno dla początkujących, jak i doświadczonych badaczy w tej dziedzinie.

Book Nonfarmetric Kernel Density Essociation and Its Computational Espects Studies in Big Data Book 37 בנוף הטכנולוגי המתפתח במהירות, חשוב ביותר להבין את תהליך האבולוציה הטכנולוגית ואת השפעתה על האנושות. עם הגעתם של נתונים גדולים, הערכת צפיפות גרעינית לא פרמטרית (KDE) הפכה לאחת משיטות החלקת הנתונים החשובות ביותר. ספר זה מתעמק באתגרים החישוביים הקשורים ל-KDE ומציג אלגוריתמים חדשים מבוססי FFT הן לחישוב KDE והן לבחירת רוחב פס. תאוריית KDE התבגרה במידה ניכרת, אך ההתקדמות במונחים של שיפורים בביצועים הוגבלה. מטרת הספר היא לסגור את הפער על ידי סקירה מקיפה של KDE והיבטים חישוביים. קהל יעד: ספר זה מיועד בעיקר לחוקרים ולסטודנטים מתקדמים לתואר שני, המתעניינים ב ־ KDE ובהיבטים החישוביים שלו. החומר המוצג מודגם בשפע בדוגמאות מספריות רבות תוך שימוש במערכות נתונים מלאכותיות וממשיות, מה שהופך אותו לקריאה מרתקת הן למתחילים והן לחוקרים מנוסים בתחום.''

Büyük Veride Parametrik Olmayan Çekirdek Yoğunluğu Kestirimi ve Hesaplamalı Yönleri Kitap 37 Günümüzün hızla gelişen teknolojik ortamında, teknoloji evrimi sürecini ve insanlık üzerindeki etkisini anlamak son derece önemlidir. Büyük verilerin ortaya çıkmasıyla birlikte, parametrik olmayan nükleer yoğunluk tahmini (KDE) en önemli ve yaygın olarak kullanılan veri düzeltme yöntemlerinden biri haline gelmiştir. Bu kitap, KDE ile ilişkili hesaplama zorluklarını incelemekte ve hem KDE hesaplaması hem de bant genişliği seçimi için yeni FFT tabanlı algoritmalar sunmaktadır. KDE teorisi önemli ölçüde olgunlaştı, ancak performans iyileştirmeleri açısından ilerleme sınırlı kaldı. Bu kitabın amacı, KDE ve hesaplama yönleri hakkında kapsamlı bir genel bakış sunarak bu açığı kapatmaktır. Hedef Kitle: Bu kitap öncelikle KDE ve hesaplama yönleriyle ilgilenen araştırmacılar ve ileri düzey lisansüstü veya yüksek lisans öğrencileri için tasarlanmıştır. Sunulan materyal, hem yapay hem de gerçek veri kümelerini kullanarak sayısız sayısal örnekle zengin bir şekilde resmedilmiştir ve bu da hem yeni başlayanlar hem de alandaki deneyimli araştırmacılar için büyüleyici bir okumadır.

كتاب تقدير كثافة النواة غير القياسية وجوانبها الحسابية في كتاب البيانات الضخمة 37 في المشهد التكنولوجي سريع التطور اليوم، من المهم للغاية فهم عملية تطور التكنولوجيا وتأثيرها على البشرية. مع ظهور البيانات الضخمة، أصبح تقدير الكثافة النووية غير القياسية (KDE) أحد أهم طرق تنعيم البيانات وأكثرها استخدامًا. يتعمق هذا الكتاب في التحديات الحسابية المرتبطة بـ KDE ويقدم خوارزميات جديدة قائمة على FFT لكل من حساب KDE واختيار عرض النطاق الترددي. وقد نضجت نظرية كدي بشكل كبير، ولكن التقدم من حيث تحسينات الأداء كان محدودا. الغرض من هذا الكتاب هو سد هذه الفجوة من خلال تقديم نظرة عامة شاملة على KDE وجوانبه الحسابية. الجمهور المستهدف: هذا الكتاب مخصص بشكل أساسي للباحثين وطلاب الدراسات العليا أو الدراسات العليا المهتمين بـ KDE وجوانبه الحسابية. تم توضيح المادة المقدمة بشكل غني بالعديد من الأمثلة العددية باستخدام مجموعات البيانات الاصطناعية والحقيقية، مما يجعلها قراءة رائعة لكل من المبتدئين والباحثين ذوي الخبرة في هذا المجال.

Book Nonparametric Kernel Density Estimation and Its Computational Aspects Studies in Big Data Book 37在當今快速發展的技術格局中,了解技術演變過程及其對人類的影響至關重要。隨著大數據的出現，非參數核密度估計（KDE）已成為最重要，最廣泛使用的數據平滑技術之一。本書深入研究了與KDE相關的計算問題，並介紹了用於KDE計算和帶寬選擇的新型FFT算法。KDE理論已經相當成熟，但在提高生產率方面的進展有限。本書的目的是通過全面概述KDE及其計算方面來彌合這一差距。目標受眾：本書主要針對對KDE及其計算方面感興趣的研究人員和高級研究生或研究生。使用人工和真實數據集的眾多數值示例豐富地說明了提交的材料，使其成為該領域初學者和經驗豐富的研究人員的引人入勝的閱讀。