1. Книги
  2. Нехудожественная литература
  3. Компьютерные технологии
  4. Машинное обучение
Код товара: 148944937
Основы машинного обучения для аналитического прогнозирования. Алгоритмы, рабочие примеры и тематические #1
Удачная покупка
-25%

Основы машинного обучения для аналитического прогнозирования. Алгоритмы, рабочие примеры и тематические исследования | Келлехер Джон Д., Мак-Нейми Брайан

Тип книги:
Автор
Келлехер Джон Д., Мак-Нейми Брайан, д'Арси Аоифе
Издательство
Диалектика-Вильямс
Год выпуска
2019
Тип обложки
Твердый переплет
Тип книги
Печатная книга
Перейти к описанию

О книге

Машинное обучение часто используется для построения прогностических моделей путем извлечения шаблонов из больших наборов данных. Эти модели используются в приложениях для прогнозирования данных, включ
Нашли дешевле?
113 баллов (5%) при оплате Ozon.Card
От 121 руб./месяц в кредит
OZON
Продавец:
OZON
  • Безопасная оплата онлайн
  • Возврат 7 дней
Гарантия легкого возврата
До 7 дней на возврат, полная гарантия

Описание

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.

Характеристики

Автор
Келлехер Джон Д., Мак-Нейми Брайан, д'Арси Аоифе
Издательство
Диалектика-Вильямс
Год выпуска
2019
Тип обложки
Твердый переплет
Тип книги
Печатная книга
Автор на обложке
Джон Д. Келлехер, Брайан Мак-Нейми, Аоифе д"Арси
Тип издания
Отдельное издание
Формат издания
70x100/16
Количество страниц
656
Язык издания
Русский
ISBN
978-5-6040044-9-4
Вес в упаковке, г
1050
Информация о технических характеристиках, комплекте поставки, стране изготовления, внешнем виде и цвете товара носит справочный характер и основывается на последних доступных к моменту публикации сведениях

Персоны

  • Келлехер Джон Д. Автор
  • Мак-Нейми Брайан Автор
  • д'Арси Аоифе Автор

Издательства

  • Диалектика-Вильямс Издательство