Основы машинного обучения для аналитического прогнозирования: алгоритмы, рабочие примеры и тематические исследования. Келлехер Дж.Д., Мак-Нейми Б., д’Арси А.

Name: Основы машинного обучения для аналитического прогнозирования: алгоритмы, рабочие примеры и тематические исследования. Келлехер Дж.Д., Мак-Нейми Б., д'Арси А.
SKU: 6845942
Availability: InStock

2559 ₽

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.

Основы машинного обучения для аналитического прогнозирования: алгоритмы, рабочие примеры и тематические исследования. Келлехер Дж.Д., Мак-Нейми Б., д'Арси А. скачать бесплатно в epub, fb2, pdf, txt

На сайте электронной библиотеки BookPatriot вы можете скачать книгу Основы машинного обучения для аналитического прогнозирования: алгоритмы, рабочие примеры и тематические исследования. Келлехер Дж.Д., Мак-Нейми Б., д'Арси А. в формате fb2, rtf, pdf, txt, epub. У нас можно прочитать отзывы и рецензии о этом произведении.

Похожее

Вес	0,992 кг
Габариты	17 × 4 × 25 см
Количество страниц	656
Год издания	2019
Тип обложки	Твёрдый переплёт
Автор	Мак-Нейми Брайан
ISBN	978-5-6040044-9-4
Производитель	Диалектика

Отзывы

Отзывов пока нет.

Будьте первым, кто оставил отзыв на “Основы машинного обучения для аналитического прогнозирования: алгоритмы, рабочие примеры и тематические исследования. Келлехер Дж.Д., Мак-Нейми Б., д’Арси А.”

Артикул: 6845942 Категория: Учебники для вузов

Cart

Основы машинного обучения для аналитического прогнозирования: алгоритмы, рабочие примеры и тематические исследования. Келлехер Дж.Д., Мак-Нейми Б., д’Арси А.

Похожее

Отзывы

Cart

Cart

Основы машинного обучения для аналитического прогнозирования: алгоритмы, рабочие примеры и тематические исследования. Келлехер Дж.Д., Мак-Нейми Б., д’Арси А.

Похожее

Отзывы

Похожие товары

Военная история. Учебник для военных вузов. Ачкасов Н. Б.

Основы государственного и муниципального управления. Учебное пособие. 5-е издание. Стандарт 3-го поколения. Рой О. М.

Государство и революция. Ленин В. И.

Психология: Учебник для вузов. Столяренко Л. Д.

Cart