Phone: 1-718-787-0664

Email: sales@vasha-kniga.com

Основы машин.обуч.для аналит.прогноз.Алгоритмы...
Osnovy mashin.obuch.dlia analit.prognoz.Algoritmy...
Келлехер Дж.Д., Мак-Нейми Б., д'Арси А. (Kellekher Dzh.D., Mak-Neimi B., d'Arsi A.)

SKU: VV1157662
ISBN: 9785604004494

Pages: 656
Hardcover
year: 2019
Publicher: Вильямс (Vil'iams)


Price: $103.15

ship 24-25

Product Reference
https://www.vasha-kniga.com/productdetail.asp?productid=1157662
Product snapshot as of 1/20/2025
Price and availability are subject to change
2008 Vasha-Kniga.com
 
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.