Algorithmic Decision Making with Python Resources: From Multicriteria Performance Records to Decision Algorithms via Bipolar-Valued Outranking Digraphs 1st ed. 2022

Спецификации:
Автор: Raymond Bisdorff
Количество страниц: 346
Год публикации: 2023
ID товара: 17014589
БЕСПЛАТНАЯ ДОСТАВКА от 20€
8816
Продавец: Bookstore Krisostomos 4.9
Предложения других продавцов (1):
13882
В корзину
921 / мес.

3 2940
Без подорожания
Ваш город

Заберите в Omniva посылочном автомате

30 сентября

БЕСПЛАТНАЯ ДОСТАВКА от 20 €
000

Заберите в Smartpost посылочном автомате

30 сентября

БЕСПЛАТНАЯ ДОСТАВКА от 20 €
000

Заберите в DPD Pickup посылочном автомате

30 сентября

БЕСПЛАТНАЯ ДОСТАВКА от 20 €
000

Заберите в почтовом отделении Эстонии

30 сентября

БЕСПЛАТНАЯ ДОСТАВКА от 20 €
000

Доставим на дом

30 сентября

399

Внимание! Сроки доставки являются предварительными, так как cроки обновляются в зависимости от фактического времени размещения заказа и оплаты. Окончательный срок доставки указывается продавцом после подтверждения заказа.

Заберите в Omniva посылочном автомате

30 сентября

БЕСПЛАТНАЯ ДОСТАВКА от 20 €
000

Заберите в Smartpost посылочном автомате

30 сентября

БЕСПЛАТНАЯ ДОСТАВКА от 20 €
000

Заберите в DPD Pickup посылочном автомате

30 сентября

БЕСПЛАТНАЯ ДОСТАВКА от 20 €
000

Заберите в почтовом отделении Эстонии

30 сентября

БЕСПЛАТНАЯ ДОСТАВКА от 20 €
000

Доставим на дом

30 сентября

399

Внимание! Сроки доставки являются предварительными, так как cроки обновляются в зависимости от фактического времени размещения заказа и оплаты. Окончательный срок доставки указывается продавцом после подтверждения заказа.

Предложения других продавцов
Minced
13882
Продавец: Bookstore Krisostomos 4.9
  • 94% покупателей рекомендовали бы этого продавца.

Описание товара: Algorithmic Decision Making with Python Resources: From Multicriteria Performance Records to Decision Algorithms via Bipolar-Valued Outranking Digraphs 1st ed. 2022

This book describes Python3 programming resources for implementing decision aiding algorithms in the context of a bipolar-valued outranking approach. These computing resources, made available under the name Digraph3, are useful in the field of Algorithmic Decision Theory and more specifically in outranking-based Multiple-Criteria Decision Aiding (MCDA). The first part of the book presents a set of tutorials introducing the Digraph3 collection of Python3 modules and its main objects, such as bipolar-valued digraphs and outranking digraphs. In eight methodological chapters, the second part illustrates multiple-criteria evaluation models and decision algorithms. These chapters are largely problem-oriented and demonstrate how to edit a new multiple-criteria performance tableau, how to build a best choice recommendation, how to compute the winner of an election and how to make rankings or ratings using incommensurable criteria. The book's third part presents three real-world decision case studies, while the fourth part addresses more advanced topics, such as computing ordinal correlations between bipolar-valued outranking digraphs, computing kernels in bipolar-valued digraphs, testing for confidence or stability of outranking statements when facing uncertain or solely ordinal criteria significance weights, and tempering plurality tyranny effects in social choice problems. The fifth and last part is more specifically focused on working with undirected graphs, tree graphs and forests. The closing chapter explores comparability, split, interval and permutation graphs. The book is primarily intended for graduate students in management sciences, computational statistics and operations research. The chapters presenting algorithms for ranking multicriteria performance records will be of computational interest for designers of web recommender systems. Similarly, the relative and absolute quantile-rating algorithms, discussed and illustrated in several chapters, will be of practical interest to public and private performance auditors.

Общая информация o: Algorithmic Decision Making with Python Resources: From Multicriteria Performance Records to Decision Algorithms via Bipolar-Valued Outranking Digraphs 1st ed. 2022

ID товара: 17014589
Категория: Книги по экономике
Количество упаковок товара: 1 шт.
Размеры и вес упаковки (1): 0,03 x 0,16 x 0,24 м, 0,59 кг
Издательство: Springer Nature Switzerland AG
Язык публикации: Aнглийский
Тип: Информационные технологии
Автор: Raymond Bisdorff
Количество страниц: 346
Год публикации: 2023

Изображения продуктов приведены исключительно в иллюстративных целях и являются примерными. Ссылки на видео в описании товара предназначены только для информационных целей, поэтому информация, которую они содержат, может отличаться от самого товара. Цвета, надписи, параметры, размеры, функции и/или любые другие характеристики оригинальных продуктов из-за их визуальных характеристик могут отличаться от реальных, поэтому, пожалуйста, ознакомьтесь со спецификациями продукта, приведенными в описании продукта.

Рейтинги и отзывы (0)

Algorithmic Decision Making with Python Resources: From Multicriteria Performance Records to Decision Algorithms via Bipolar-Valued Outranking Digraphs 1st ed. 2022
Будьте первым, кто оставит отзыв!
Этот товар могут оценить только его покупатели, зарегистрированные на Kaup24.ee.
Оценить товар

Вопросы и ответы (0)

Спросите об этом товаре у других покупателей!
Задать вопрос
Ваш вопрос успешно отправлен. На этот вопрос будет дан ответ в течение 3 рабочих дней
Вопрос должен состоять не менее чем из 10 символов

Предложения других продавцов (1)

*Для предложений конкретного продавца действуют только те условия, которые указаны возле продаваемого им товара, и за всю информацию в них (включая цены) ответственен конкретный продавец.

Продавец: Minced 4.4
(360 oценок покупателей)
0 €

Заберите в Omniva посылочном автомате

27 сентября

000
Возможные способы доставки
13882