Уильям С. Кливленд

От / / Оставьте комментарий

Уильям С. Кливленд Уильям Суэйн Кливленд II – американский ученый-компьютерщик, профессор статистики и компьютерных наук в Университете Пердью.  Известен работами […]

1943 births, 1943 года рождения, Fellows of the American Statistical Association, Human–computer interaction researchers, Information visualization experts, Living people, Princeton University alumni, Purdue University faculty, Scientists at Bell Labs, Yale Graduate School of Arts and Sciences alumni, Выпускники Йельской школы искусств и наук, Выпускники Принстонского университета, Живые люди, Исследователи взаимодействия человека и компьютера, Преподаватели Университета Пердью, Ученые Bell Labs, Члены Американской статистической ассоциации, Эксперты по визуализации информации

Уильям С. Кливленд

  • Уильям Суэйн Кливленд II – американский ученый-компьютерщик, профессор статистики и компьютерных наук в Университете Пердью. 
  • Известен работами по визуализации данных, непараметрической и локальной регрессии. 
  • Разработал язык программирования S, предшественник R. 
  • Член Американской статистической ассоциации с 1982 года. 
  • Область научных интересов: визуализация данных, компьютерные сети, машинное обучение, интеллектуальный анализ данных, временные ряды, статистическое моделирование, визуальное восприятие, наука об окружающей среде и сезонная корректировка. 
  • Приписывается определение и название области науки о данных в 2001 году. 

Полный текст статьи:

Уильям С. Кливленд — Википедия, бесплатная энциклопедия

Похожие статьи:

  1. Кливленд Оглавление1 Кливленд1.1 История и основание1.2 Рост и экспансия1.3 Культурное и экономическое развитие1.4 Бурные двадцатые и тридцатые...
  2. Автоматизированное машинное обучение Оглавление1 Автоматизированное машинное обучение1.1 Основные подходы к машинному обучению1.2 Методы машинного обучения1.3 Автоматизация машинного обучения1.4 Полный...
  3. Кафе (программное обеспечение) Оглавление1 Caffe (программное обеспечение)1.1 Основные подходы к обучению1.2 Методы машинного обучения2 Кафе (программное обеспечение) — Википедия...
  4. Ошибка «нет в сумке» Оглавление1 Ошибка из-за отсутствия упаковки1.1 Контролируемое обучение1.2 Обучение без присмотра1.3 Онлайн-обучение1.4 Пакетное обучение1.5 Мета-обучение1.6 Обучение под...
  5. Масштабирование Платта Оглавление1 Масштабирование по Платту1.1 Контролируемое обучение1.2 Обучение без присмотра1.3 Онлайн-обучение1.4 Пакетное обучение1.5 Мета-обучение1.6 Обучение под непосредственным...
  6. Ю-Нет Оглавление1 U-Образная сетка1.1 Контролируемое обучение1.2 Обучение без присмотра1.3 Онлайн-обучение1.4 Пакетное обучение1.5 Мета-обучение1.6 Обучение под непосредственным наблюдением1.7...
  7. Масштабирование функций Оглавление1 Масштабирование объектов1.1 Контролируемое обучение1.2 Обучение без присмотра1.3 Онлайн-обучение1.4 Пакетное обучение1.5 Мета-обучение1.6 Обучение под непосредственным наблюдением1.7...
  8. Список наборов данных для исследований в области машинного обучения Оглавление1 Список наборов данных для исследований в области машинного обучения1.1 Контролируемое обучение1.2 Обучение без присмотра1.3 Онлайн-обучение1.4...
  9. Моделирование – Arc.Ask3.Ru Оглавление1 Моделирование1.1 Определение и классификация моделирования1.2 Типы моделирования1.3 Точность моделирования1.4 Компьютерное моделирование1.5 Моделирование в информатике1.6 Использование...
  10. Президентские выборы 1892 года в США Оглавление1 1892 United States presidential election1.1 Президентские выборы 1892 года1.2 Номинации и кампании1.3 Экономические и социальные...
  11. Маркированные данные Оглавление1 Помеченные данные1.1 Контролируемое обучение1.2 Обучение без присмотра1.3 Онлайн-обучение1.4 Пакетное обучение1.5 Мета-обучение1.6 Самостоятельное обучение1.7 Квантовое машинное...
  12. Ряд Фурье Оглавление1 Ряд Фурье1.1 Преобразование Фурье и ряды Фурье1.2 История и мотивация1.3 Применение рядов Фурье1.4 Формализм и...
  13. Утечка (машинное обучение) Оглавление1 Утечка (машинное обучение)1.1 Основные методы машинного обучения1.2 Дополнительные методы машинного обучения1.3 Методы автоматического анализа данных1.4...
  14. Связь религии и науки Оглавление1 Взаимосвязь между религией и наукой1.1 Взаимоотношения между религией и наукой1.2 История концепций науки и религии1.3...
  15. Машина векторов релевантности Оглавление1 Векторная машина релевантности1.1 Основные методы машинного обучения1.2 Классификация и генеративное моделирование1.3 Регрессия и кластеризация1.4 Уменьшение...
  16. Президентские выборы 1884 года в США Оглавление1 1884 United States presidential election1.1 Президентские выборы 1884 года1.2 Политическая ситуация1.3 Номинации1.4 Другие партии и...
  17. Машинное обучение на основе правил Оглавление1 Машинное обучение на основе правил1.1 Основные подходы к машинному обучению1.2 Классификация и генеративное моделирование1.3 Регрессия...
  18. Сезонная корректировка Сезонная корректировка Сезонная корректировка или рассезонализация – статистический метод удаления сезонной составляющей из временного ряда.  Многие...
  19. Ричард Фэлли Кливленд Оглавление1 Ричард Фолли Кливленд1.1 Ранние годы и образование1.2 Карьера священника1.3 Личная жизнь и семья1.4 Наследие и...
  20. Медаль Бейкера Королевского общества Оглавление1 Медаль Бейкера Королевского общества1.1 История медали Бейкера1.2 Лауреаты премии1.3 Основные научные достижения 1911 года1.4 Основные...
  21. Гровер Кливленд Оглавление1 Гровер Кливленд1.1 Ранние годы и карьера Гровера Кливленда1.2 Политическая карьера и президентские выборы1.3 Кампания против...
  22. Президентские выборы 1888 года в США Оглавление1 Президентские выборы в Соединенных Штатах в 1888 году1.1 Президентские выборы 1888 года1.2 Номинации и платформы1.3...

Оставьте комментарий

Прокрутить вверх