Основы машинного обучения для аналитического прогнозирования: алгоритмы, рабочие примеры и тематические исследования. Келлехер Дж.Д., Мак-Нейми Б., д'Арси А.
| Код товара: 6845942 | Купили более 10 разВес992 г. | Единица измеренияшт | Количество страниц656 |
Количество товара в упаковке1 | Международный стандартный книжный номер978-5-6040044-9-4 | Минимальная партия1 |
Объем продукта1.7 | Объем упаковки1.700 | Размеры упаковки25 см × 17 см × 4 см |
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.
Вес | 992 г. |
---|---|
Единица измерения | шт |
Количество страниц | 656 |
Количество товара в упаковке | 1 |
Международный стандартный книжный номер | 978-5-6040044-9-4 |
Минимальная партия | 1 |
Объем продукта | 1.7 |
Объем упаковки | 1.700 |
Размеры упаковки | 25 см × 17 см × 4 см |
Страна | Россия |
Товар партнёра | Да |
Гарантийный талон | Да |
Дата изготовления / Срок службы (годности) | 01.2024 / 36 мес |
Производитель | «Скипфайр Лимитед» Романов, 2, Тлейс Тауер, 6 этаж, офис 601, P.C.1070, Никосия, Кипр / "Skipfire LTD" Romanou, 2, Tlais Tower, 6th floor, flat/office 601, P.C.1070, Nicosia, Cyprus |
Импотрер в РБ | ООО "ТД Комплект", 220103 г. Минск, ул. Кнорина, дом 50 , к.302А |
Автор | Келлехер Джон; Мак-Нейми Брайан |
---|---|
Год издания | 2019 |
Тип обложки | Твёрдый переплёт |