DiaMail - Книжный интернет-магазин - На главную   Обратная связь   044-353-0111
067-877-1666
066-366-1250
обратная связь
    Помощь
- доставка
- оплата
- как заказать
     

  Книга "Основы машинного обучения для аналитического прогнозирования: алгоритмы, рабочие..."
заказать


БЕСПЛАТНАЯ ДОСТАВКА
по Украине
при заказе от 750 грн

САМОВЫВОЗ
бесплатно
при заказе от 500 грн

СКИДКИ  5-13%
от количества, от суммы,
накопительные

ПРИНИМАЕМ К ОПЛАТЕ
Принимаем оплату картами Visa Принимаем 
оплату картами MasterCard
Принимаем оплату через Приват-24 Принимаем оплату через LiqPay

Мы на Facebook

ПОДЕЛИТЬСЯ



Книгу "Основы машинного обучения для аналитического прогнозирования: алгоритмы, рабочие примеры и тематические исследования" можно предварительно заказать в интернет-магазине DiaMail.
Оперативная доставка книги "Основы машинного обучения для аналитического прогнозирования: алгоритмы, рабочие примеры и тематические исследования" курьером по Киеву, Новой Почтой по Украине и Укрпочтой, также, и за пределы Украины, как с оплатой наличными или наложенным платежом, так и после предварительной оплаты с помощью VISA/MasterCard, Приват-24, на карту ПриватБанка.
Вы можете в режиме онлайн прочитать часть книги, ознакомиться с содержанием и оглавлением. Узнать тип обложки, бумаги, формат. ISBN книги 978-5-6040044-9-4, 9780262029445.
Рекомендуем обратить внимание на другие книги авторов Джон Д. Келлехер, Брайан Мак-Нейми, Ифе д’Арси.





Основы машинного обучения для аналитического прогнозирования: алгоритмы, рабочие примеры и тематические исследования

книга "Основы машинного обучения для аналитического прогнозирования: алгоритмы, рабочие примеры и тематические исследования, Джон Д. Келлехер, Брайан Мак-Нейми, Ифе д’Арси - увеличить изображение"

Оставить заявку
Цена
855.00 грн.
предварительная цена
   
Наличие
предварительный заказ
ожидаемое поступление: январь 2019

январь 2019 г.; 656 стр.; твердый переплет; тип бумаги: офсетная белая; формат 70х100/16 (170х240 мм);
Издательство Диалектика; ISBN 978-5-6040044-9-4, 9780262029445

Книга представляет собой учебник по машинному обучению с акцентом на коммерческие приложения. Она предлагает подробное описание наиболее важных подходов к машинному 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.

В книге рассмотрены 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. 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 может использоваться как учебник для студентов и аспирантов, специализирующихся в области машинного обучения, информатики, инженерии, математики и статистики, а также как справочник для профессионалов.

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.

"Книга написана учеными, но тесно связана с практикой. Действительно, интеллектуальный анализ данных и машинное обучение идут рука об руку: грубо говоря, прогнозирование зависит от обучения на прошлых примерах. И хотя Основы — это всеобъемлющий университетский учебник, авторы также признают, что интеллектуальный анализ данных является самым быстро развивающимся коммерческим применением машинного обучения. Благодаря этому данный чрезвычайно познавательный опус позволяет осветить концепции в тесной связи с отраслевыми тематическими исследованиями и передовыми методами, гарантируя, что вы ознакомитесь с лучшими практиками и сценариями использования и не заблудитесь в абстракциях".
— Эрик Сигель (Eric Siegel), доктор философии, основатель компании Predictive Analytics World; автор книги Predictive Analytics: The Power to Predict Who Will Click, Buy, Lie, or Die.

"В этой книге представлены превосходные описания ключевых методов, используемых в аналитическом прогнозировании. Однако уникальная ценность книги — понимание, которое она дает для практического применения этих методов. Тематические исследования и разделы по подготовке данных и качеству данных отражают реальные проблемы в эффективном использовании интеллектуальных аналитических средств".
— Падрейг Каннингем (Padreig Cunningham), профессор информатики и информатики, Школа компьютерных наук, Университетский колледж Дублина; один из редакторов книги Machine Learning Techniques for Multimedia.

"Это замечательная самодостаточная книга, затрагивающая основные аспекты машинного обучения и представляющая их в ясном и интуитивно понятном свете. Авторы начинают с изложения основных идей и заканчивают более сложными информационными, вероятностными, статистическими и оптимизационными концепциями, делая акцент на том, как превратить бизнес-проблему в аналитическое решение, а также описывают соответствующие тематические исследования и приводят иллюстрации. Эта книга представляет собой легкое и увлекательное чтение, которое я рекомендую всем, кто заинтересован в том, чтобы узнать больше о механизмах машинного обучения и его приложениях для аналитического прогнозирования".
—Натали Япковиц (Nathalie Japkowicz), профессор компьютерных наук, Университет Оттавы; соавтор книги Evaluating Learning Algorithms: A Classification Perspective.

Об авторах
Джон Келлехер лектор в Дублинском технологическом институте и член-учредитель Исследовательского центра прикладного анализа DIT.

Брайан Мак-Нейми является преподавателем Университетского колледжа в Дублине.

Аоифе д'Арси генеральный директор The Analytics Store, консалтинговой компании по анализу данных и анализу данных.

Читать полностью ⇓

Подробнее о книге от издателя: оглавление, содержание, пролистать 

Обсуждение книги в блоге Виктора Штонда

Оригинальное издание
Fundamentals of Machine Learning for Predictive Data Analytics: Algorithms, Worked Examples, and Case Studies, John D. Kelleher, Brian Mac Namee, Aoife D'Arcy





 Лучшие книги аналогичной тематики  

Нейронные сети: полный курс, 2-е издание. Саймон Хайкин
Нейронные сети: полный курс, 2-е издание.
Саймон Хайкин
Цена: 1185.00 грн.

Искусственный интеллект: современный подход (AIMA-2), 2-е издание. Стюарт Рассел, Питер Норвиг
Искусственный интеллект: современный подход (AIMA-2), 2-е из...
Стюарт Рассел, Питер Норвиг
Цена: 1355.00 грн.

Введение в информационный поиск. Кристофер Д. Маннинг, Прабхакар Рагхаван, Хинрич Шютце
Введение в информационный поиск.
Кристофер Д. Маннинг, Прабхакар Р...
Цена: 565.00 грн.

Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow: концепции, инструменты и техники для создания интеллектуальных систем Орельян Жерон
Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и Tensor...
Орельян Жерон
Цена: 855.00 грн.


Введение в машинное обучение с помощью Python. Руководство для специалистов по работе с данными Андреас Мюллер, Сара Гвидо
Введение в машинное обучение с помощью Python. Руководство д...
Андреас Мюллер, Сара Гвидо
Цена: 855.00 грн.

Дискретная математика и комбинаторика. Джеймс Андерсон
Дискретная математика и комбинаторика.
Джеймс Андерсон
Цена: 855.00 грн.

Компьютерное зрение. Современный подход. Дэвид А. Форсайт, Джин Понс
Компьютерное зрение. Современный подход.
Дэвид А. Форсайт, Джин Понс
Цена: 1025.00 грн.

Введение в теорию автоматов, языков и вычислений, 2-е издание. Джон Хопкрофт, Раджив Мотвани, Джеффри Ульман
Введение в теорию автоматов, языков и вычислений, 2-е издани...
Джон Хопкрофт, Раджив Мотвани, Дж...
Цена: 780.00 грн.


Прикладной регрессионный анализ, 3-е издание. Норман Дрейпер, Гарри Смит
Прикладной регрессионный анализ, 3-е издание.
Норман Дрейпер, Гарри Смит
Цена: 1025.00 грн.

Алгоритмы искусственного интеллекта на языке PROLOG, 3-е издание. Иван Братко
Алгоритмы искусственного интеллекта на языке PROLOG, 3-е изд...
Иван Братко
Цена: 855.00 грн.

Глубокое обучение на Python Франсуа Шолле
Глубокое обучение на Python
Франсуа Шолле
Цена: 520.00 грн.

Нейронные сети. Краткий справочник Роберт Каллан
Нейронные сети. Краткий справочник
Роберт Каллан
Цена: 300.00 грн.


Python и анализ данных Уэс Маккинни
Python и анализ данных
Уэс Маккинни
Цена: 920.00 грн.

Машинное обучение Хенрик Бринк, Джозеф Ричардс, Марк Феверолф
Машинное обучение
Хенрик Бринк, Джозеф Ричардс, Мар...
Цена: 780.00 грн.

Крупномасштабное машинное обучение вместе с Python Бастиан Шарден, Лука Массарон, Альберто Боскетти
Крупномасштабное машинное обучение вместе с Python
Бастиан Шарден, Лука Массарон, Ал...
Цена: 900.00 грн.

Библиотека Keras - инструмент глубокого обучения Антонио Джулли, Суджит Пал
Библиотека Keras - инструмент глубокого обучения
Антонио Джулли, Суджит Пал
Цена: 900.00 грн.

Скидки от 5% - при покупке от 3 книг или от 1000 грн. Подробнее





 Новые книги аналогичной тематики  

Python для сложных задач: Наука о данных и машинное обучение Дж. Вандер Плас
Python для сложных задач: Наука о данных и машинное обучение
Дж. Вандер Плас
Цена: 735.00 грн.

Data Science. Инсайдерская информация для новичков. Включая язык R Кэти О’Нил, Рэйчел Шатт
Data Science. Инсайдерская информация для новичков. Включая ...
Кэти О’Нил, Рэйчел Шатт
Цена: 630.00 грн.

Программирование компьютерного зрения на языке Python. Цветное издание Ян Эрик Солем
Программирование компьютерного зрения на языке Python. Цветн...
Ян Эрик Солем
Цена: 800.00 грн.

Глубокое обучение на Python Франсуа Шолле
Глубокое обучение на Python
Франсуа Шолле
Цена: 520.00 грн.


Глубокое обучение на R Франсуа Шолле
Глубокое обучение на R
Франсуа Шолле
Цена: 715.00 грн.

Алгоритмы для чайников Джон Пол Мюллер, Лука Массарон
Алгоритмы для чайников
Джон Пол Мюллер, Лука Массарон
Цена: 300.00 грн.

УЦЕНКА: Алгоритмы для чайников Джон Пол Мюллер, Лука Массарон
УЦЕНКА: Алгоритмы для чайников
Джон Пол Мюллер, Лука Массарон
Цена: 255.00 грн.

Изучаем OpenCV 3 Адриан Келер, Гэри Брэдски
Изучаем OpenCV 3
Адриан Келер, Гэри Брэдски
Цена: 1945.00 грн.


Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow: концепции, инструменты и техники для создания интеллектуальных систем Орельян Жерон
Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и Tensor...
Орельян Жерон
Цена: 855.00 грн.

Машинное обучение с использованием библиотеки Н2О Даррен Кук
Машинное обучение с использованием библиотеки Н2О
Даррен Кук
Цена: 880.00 грн.

Крупномасштабное машинное обучение вместе с Python Бастиан Шарден, Лука Массарон, Альберто Боскетти
Крупномасштабное машинное обучение вместе с Python
Бастиан Шарден, Лука Массарон, Ал...
Цена: 900.00 грн.

Скидки от 5% - при покупке от 3 книг или от 1000 грн. Подробнее



 Разделы каталога  


© 1998-2019 Интернет-магазин DiaMail