Над 4 милиона заглавия на английски и други езици! Открийте новата си история още днес! Безплатна доставка за поръчки над 69.99€

Проверка на състоянието на поръчката

Станете част от общност от любители на книгите от цял свят и получавате много предимства. Създай на безплатен акаунт

Безплатна доставка със Еконт над 69.99 €

Куриер Speedy 3.49 € Пункт на Speedy 3.49 € ЕКОНТ 3.99 € Еконтомат/Офис на Еконт 3.99 € Ekont Box 3.99 € Sameday 3.99 € Sameday box 3.99 € Box Now 3.99 €

Контакт

Как се пазарува?

Помощ

Моят акаунт

▸ Празна :-(

Книги на английски > Mathematics & Science > Mathematics > Calculus & mathematical analysis > Numerical analysis > Geometric Data Analysis - An Empirical Approach to Dimensionality Reduction and the Study of Patterns

Geometric Data Analysis - An Empirical Approach to Dimensionality Reduction and the Study of Patterns

Name: Geometric Data Analysis - An Empirical Approach to Dimensionality Reduction and the Study of Patterns
Brand: John Wiley & Sons Inc
SKU: 04888879
Price: 147.25 EUR
Availability: InStock
Author: Michael Kirby
ISBN: 9780471239291

Michael Kirby

Език

Английски език

Книга С твърди корици

Код Либристо: 04888879

Издателство John Wiley & Sons Inc, януари 2001

This book addresses the most efficient methods of pattern analysis using wavelet decomposition. Read... Цялото описание

Код Либристо: 04888879

356 b

147.25 €

288.00 лв

Външен склад Изпращаме след 14-21 дни

До 30 дни за връщане на стоки

Клиентите са закупили също

Hamatologische Schaden durch chemische Umweltnoxen Karl Hecht

С твърди корици

119.39 € 233.50 лв

Gib niemals auf! Donald J. Trump

С меки корици

12.79 € 25.01 лв

Peregrinations En Orient, Ou Voyage Pittoresque, Historique Et Politique En Egypte. T. 2 (Ed.1840) Eusebe Francois De Salles

С меки корици

29.42 € 57.53 лв

Godzina w niebie Sehnal Miroslav

С твърди корици

8.64 € 16.91 лв

Así eran los romanos Malam

С меки корици

11.08 € 21.67 лв

Le pays des eaux ; suivi de Pe Amédée Pa

С меки корици

18.90 € 36.97 лв

This book addresses the most efficient methods of pattern analysis using wavelet decomposition. Readers will learn to analyze data in order to emphasize the differences between closely related patterns and then categorize them in a way that is useful to system users.