Келлехер Д. Д.

Основы машинного обучения для аналитического прогнозирования: алгоритмы, рабочие примеры и тематические исследования

в наличии

Специальная цена в интернет-магазине: 2186,00 руб.
Цена в магазине: 2349,00 руб.

В корзину Перейти в корзину

Аннотация:

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.

Дополнительные сведения:

ISBN: 978-5-6040044-9-4
Внешнее покрытие издания: в пер.
Тираж издания: 300
Фамилия автора в заголовке: Келлехер
Инициалы автора (личного имени (имен)): Д. Д.
Основное заглавие: Основы машинного обучения для аналитического прогнозирования: алгоритмы, рабочие примеры и тематические исследования
Первые сведения об ответственности: Д. Д. Келлехер, Б. Мак-Нейми, А. д'Арси
Последующие сведения об ответственности: [пер. с англ.Д. А. Клюшина]
Место издания: Москва ; Санкт-Петербург
Издатель: Диалектика
Дата издания: 2019
Объем издания (количество страниц): 656
Высота, см.: 24
Полная форма имени (имен) и отчества: Джон
Индекс УДК: 681.3.07
Ширина, см: 17
Толщина, см: 3,3
Вес в граммах: 1000
Индекс ББК: 32.973.26-018.2.75
Артикул: 3100598

Читайте также:

Внедрение Splunk 7

2639,00 руб
под заказ

Подробнее В корзину

React в действии

1239,00 руб
в наличии

Подробнее В корзину

Kubernetes в действии

3049,00 руб
под заказ

Подробнее В корзину

DevOps для ИТ-менеджеров

1187,00 руб
в наличии

Подробнее В корзину

Python. Экспресс-курс

917,00 руб
в наличии

Подробнее В корзину

Язык программирования Go

1313,00 руб
в наличии

Подробнее В корзину

Изучаем регулярные выражения

350,00 руб
в наличии

Подробнее В корзину

Алгоритмы: построение и анализ

3500,00 руб
в наличии

Подробнее В корзину

Изучай Erlang во имя добра!

1646,00 руб
в наличии

Подробнее В корзину

Python 3 и PyQt 5. Разработка приложений

1151,00 руб
в наличии

Подробнее В корзину

Язык и среда программирования R

593,00 руб
в наличии

Подробнее В корзину

MySQL 8 для больших данных

1286,00 руб
в наличии

Подробнее В корзину