Google 
Аннотация: Основы машинного обучения для аналитического прогнозирования. Алгоритмы, рабочие примеры
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.
| Автор/составитель | Келлехер Джон Д., Мак-Нейми Брайан, д`Арси Аоифе |
| Год выпуска | 2019 |
| ISBN | 978-5-6040044-9-4 |
| Производитель | Диалектика |
| Издательство | Вильямс |
| Количество томов | 1 |
| Количество страниц | 656 |
| Переплет | Твёрдый переплёт |
| Размеры | 240x175x32 мм |
| Тип бумаги | офсетная (60-220 г/м2) |
| Наличие иллюстраций | рисунки |
| Тип иллюстраций | черно-белые |
| Формат | 70x100/16 (170x240 мм) |
| Стандарт | 6 |
| Вес | 986 |
| Язык | русский |
Бесплатная Доставка по Европе (EU)*
*Для заказов свыше 40, - евро Подробнее
Основы машинного обучения для аналитического прогнозирования. Алгоритмы, рабочие примеры
- Производитель: Вильямс
- Модель: MYSH3483685
- ISBN: 978-5-6040044-9-4
- Наличие: Есть в наличии
-
Срок доставки: 21 день
- (5 оценок)
- 70.77€
Во-первых - Вы молодец!
