Книги / Компьютерная литература / Общие вопросы, справочная литература / Общая информатика. Теория информатики

Основы машинного обучения для аналитического прогнозирования. Алгоритмы, рабочие примеры

Келлехер Джон Д., Мак-Нейми Брайан, д`Арси Аоифе

Код товара: 3483685

(0 оценок)Оценить

ОтзывНаписать отзыв

ВопросЗадать вопрос

1 / 4

PDF

1 / 4

-35%

3 162

4 864

Доставим в

г. Москва

Планируемая дата

4 июня (Вт)

Курьером

бесплатно от 10 000 ₽

В пункт выдачи

от 155 ₽

бесплатно от 10 000 ₽

Точная стоимость доставки рассчитывается при оформлении заказа

Издательство:

Диалектика

Оригинальное название:

Fundamentals of Machine Learning for Predictive Data Analytics

Год издания:

Переводчик:

Клюшин Дмитрий Анатольевич

Описание

Характеристики

Машинное обучение часто используется для построения прогностических моделей путем извлечения шаблонов из больших наборов данных. Эти модели используются в приложениях для прогнозирования данных, включая прогнозирование цен, оценку риска, прогнозирование поведения клиентов и классификацию документов. Этот вводный учебник предлагает подробное и целенаправленное рассмотрение наиболее важных подходов к компьютерному обучению, используемых в интеллектуальном анализе данных, охватывающих как теоретические концепции, так и практические приложения. Формальный математический материал дополняется пояснительными примерами, а примеры исследований иллюстрируют применение этих моделей в более широком контексте бизнеса. После обсуждения перехода от подготовки данных до понимания решения в книге описываются четыре подхода к компьютерному обучению: информационное обучение, обучение на основе сходства, вероятностное обучение и обучение на основе ошибок. Описанию каждого из этих подходов предшествует объяснение основополагающей концепции, за которой следуют математические модели и алгоритмы, иллюстрированные подробными рабочими примерами. Наконец, в книге рассматриваются методы оценки моделей прогнозирования и предлагаются два тематических исследования, которые описывают конкретные проекты анализа данных на каждом этапе разработки, начиная от формулирования бизнес-задачи и заканчивая реализацией аналитического решения. Книга является результатом многолетней работы авторов в области машинного обучения и интеллектуального анализа данных и подходит для использования студентами в области информатики, инженерии, математики или статистики, аспирантами, специализирующимися в областях, связанных с интеллектуальным анализом данных, а также профессионалами в качестве справочника.

количество томов

количество страниц

656 стр.

переплет

Твёрдый переплёт

размеры

240x175x32 мм

страна изготовления

Россия

тип бумаги

офсетная (60-220 г/м2)

наличие иллюстраций

рисунки

тип иллюстраций

черно-белые

формат

70x100/16 (170x240 мм)

ISBN

978-5-6040044-9-4

стандарт

6 шт.

возрастная категория

18+ (нет данных)

вес

986 г

код в Майшоп

3483685

язык

русский

Содержание

Предисловие
Обозначения
Глава 1. Методы машинного обучения для
аналитического прогнозирования
Глава 2. Данные - выводы - решения
Глава 3. Изучение данных
Глава 4. Информационное обучение
Глава 5. Обучение на основе сходства
Глава б. Вероятностное обучение
Глава 7. Обучение на основе ошибок
Глава 8. Оценивание
Глава 9. Тематический пример: отток клиентов
Глава 10. Тематический пример: классификация
галактик
Глава 11. Искусство машинного обучения для
аналитического
прогнозирования
Приложение А. Описательная статистика и
визуализация данных
для машинного обучения
Приложение Б. Введение в теорию вероятностей
Приложение В. Правила дифференцирования
Библиография
Список рисунков
Список таблиц
Предметный указатель

Отзывы

Вопросы

Поделитесь своим мнением об этом товаре с другими покупателями — будьте первыми!

Дарим бонусы за отзывы!

За какие отзывы можно получить бонусы?

За уникальные, информативные отзывы, прошедшие модерацию

Как получить больше бонусов за отзыв?

Публикуйте фото или видео к отзыву
Пишите отзывы на товары с меткой "Бонусы за отзыв"

Правила начисления бонусов

Задайте вопрос, чтобы узнать больше о товаре

Если вы обнаружили ошибку в описании товара «Основы машинного обучения для аналитического прогнозирования. Алгоритмы, рабочие примеры» (авторы: Келлехер Джон Д., Мак-Нейми Брайан, д`Арси Аоифе), то выделите её мышкой и нажмите Ctrl+Enter. Спасибо, что помогаете нам стать лучше!