Основы машинного обучения для аналитического прогнозирования: алгоритмы, рабочие примеры и тематические исследования - Джон Д. Келлехер (978-5-6040044-9-4)

Про книгу «Основи машинного навчання для аналітичного прогнозування : алгоритми , робочі приклади і тематичні д» Джон Д. Келлехер

Книга являє собою підручник по машинному навчання з акцентом на комерційні додатки. Вона пропонує докладний опис найбільш важливих підходів до машинного навчання, які використовуються в інтелектуальному аналізі даних, що охоплюють як теоретичні концепції, так і практичне використання. Формальний математичний матеріал доповнюється пояснювальними прикладами, а приклади досліджень ілюструють застосування цих моделей в більш широкому контексті бізнесу. У книзі розглянуто інформаційне навчання, навчання на основі подібності, розподіл усіх навчання і навчання на основі помилок. Опису кожного з цих підходів передує пояснення основної концепції, за якою слідують математичні моделі і алгоритми, ілюстровані детальними робочими прикладами. У книзі розглядаються методи оцінки моделей прогнозування та пропонуються два тематичних дослідження, які описують конкретні проекти аналізу даних на кожному етапі розробки, починаючи від формулювання бізнес-завдання і закінчуючи реалізацією аналітичного рішення. Книга може використовуватися як підручник для студентів і аспірантів, що спеціалізуються в області машинного навчання, інформатики, інженерії, математики та статистики, а також як довідник для професіоналів. Машинне навчання часто використовується для побудови прогностичних моделей шляхом вилучення шаблонів з великих наборів даних. Ці моделі використовуються в додатках для прогнозування даних, включаючи прогнозування цін, оцінку ризику, прогнозування поведінки клієнтів і класифікацію документів. Цей вступний підручник пропонує докладний і цілеспрямоване розгляд найбільш важливих підходів до комп'ютерного навчання, що використовуються в інтелектуальному аналізі даних, що охоплюють як теоретичні концепції, так і практичне використання. Формальний математичний матеріал доповнюється пояснювальними прикладами, а приклади досліджень ілюструють застосування цих моделей в більш широкому контексті бізнесу. Після обговорення переходу від підготовки даних до розуміння рішення, в книзі описуються чотири підходи до комп'ютерного навчання: інформаційне навчання, навчання на основі подібності, розподіл усіх навчання і навчання на основі помилок. Опису кожного з цих підходів передує пояснення основної концепції, за якою слідують математичні моделі і алгоритми, ілюстровані детальними робочими прикладами. Нарешті, в книзі розглядаються методи оцінки моделей прогнозування та пропонуються два тематичних дослідження, які описують конкретні проекти аналізу даних на кожному етапі розробки, починаючи від формулювання бізнес-завдання і закінчуючи реалізацією аналітичного рішення. Книга є результатом багаторічної роботи авторів в області машинного навчання та інтелектуального аналізу даних і підходить для використання студентами в галузі інформатики, інженерії, математики або статистики, аспірантами, що спеціалізуються в областях, пов'язаних з інтелектуальним аналізом даних, а також професіоналами в якості довідника.

Купити книгу «Основи машинного навчання для аналітичного прогнозування : алгоритми , робочі приклади і тематичні д» Джон Д. Келлехер в Україні

У нашому інтернет-магазині ви можете недорого замовити книгу "Основи машинного навчання для аналітичного прогнозування : алгоритми , робочі приклади і тематичні д" (Джон Д. Келлехер) з ISBN 978-5-6040044-9-4 видавництва. Ми пропонуємо доставку всіх товарів каталогу по Україні: Львів, Івано-Франківськ, Тернопіль, Рівне, Ужгород та ін., а також кур'єрську доставку по Києву або самовивіз з нашого магазину в Києві. При замовленні вартістю від 750 грн. діє безкоштовна доставка (поштою по Україні або кур'єром по Києву). Більш докладно про ціну та умови доставки.