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.

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.

''

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.