Inference of a Dyadic Measure and its Simplicial Geometry from Binary Feature Data and Application to Data Quality

Збережено в:

Бібліографічні деталі
Опубліковано в::	arXiv.org (Apr 29, 2017), p. n/a
Автор:	Ness, Linda
Опубліковано:	Cornell University Library, arXiv.org
Предмети:	Geometry Data processing Mathematical analysis Bayesian analysis Differential geometry Homology Balances (scales) Privacy Decision making Statistics Parameters Statistical inference Representations Multiscale analysis
Онлайн доступ:	Citation/Abstract Full text outside of ProQuest
Теги:	Додати тег Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!

Будьте першим, хто залишить коментар!