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31.
서명
Hierarchical modeling and analysis for spatial data / 미리보기
저자
Banerjee, Sudipto
출판사
출판년
2015
자료유형
전자책 전자책 URL
32.
서명
R Deep Learning Projects : Master the techniques to design and develop neural network models in R 미리보기
저자
Liu, Yuxi (Hayden)
출판사
Packt Publishing
출판년
2018
자료유형
전자책 전자책 URL
33.
서명
Statistics taught through fiction / [electronic resource] 미리보기
저자
Go?rniak, Krzysztof Z.
출판사
Cambridge Scholars Publishing
출판년
2017
자료유형
전자책 전자책 URL
34.
서명
R deep learning essentials : a step-by-step guide to building deep learning models using TensorFlow, Keras, and MXNet / [electronic resource] 미리보기
저자
Hodnett, Mark
출판사
Packt Publishing Ltd
출판년
2018
자료유형
전자책 전자책 URL
35.
서명
The Joy of Statistics : A Treasury of Elementary Statistical Tools and Their Applications / [electronic resource] 미리보기
저자
Selvin, S.
출판사
Oxford University Press USA - OSO
출판년
2019
자료유형
전자책 전자책 URL
36.
서명
X and the city : modeling aspects of urban life / [electronic resource] 미리보기
저자
Adam, John A.
출판사
Princeton University Press
출판년
2012
자료유형
전자책 전자책 URL
37.
서명
Factor Analysis and Related Methods 미리보기
저자
McDonald, Roderick P.
출판사
Taylor and Francis
출판년
2014
자료유형
전자책 전자책 URL
38.
서명
The Geometry of Multivariate Statistics 미리보기
저자
Wickens, Thomas D.
출판사
Taylor and Francis
출판년
2014
자료유형
전자책 전자책 URL
39.
서명
Regression models for categorical, count, and related variables : an applied approach / 미리보기
저자
Hoffmann, John P.
출판사
출판년
2016
자료유형
전자책 전자책 URL
40.
서명
Multiple factor analysis by example using R / 미리보기
저자
Page?s, Je?ro?me.
출판사
CRC Press
출판년
2015
자료유형
전자책 전자책 URL
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