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

  Книга "Основы статистического обучения: интеллектуальный анализ данных, логический вывод..."
заказать


БЕСПЛАТНАЯ ДОСТАВКА
по Украине
при заказе от 800 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 статистического обучения: интеллектуальный анализ данных, логический вывод и прогнозирование, 2-е издание" можно предварительно заказать в интернет-магазине DiaMail.
Оперативная доставка книги "Основы статистического обучения: интеллектуальный анализ данных, логический вывод и прогнозирование, 2-е издание" курьером по Киеву, Новой Почтой по Украине и Укрпочтой, также, и за пределы Украины, как с оплатой при получении, 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. ISBN книги 978-5-907144-42-2, 9780387848570.
Рекомендуем обратить внимание на другие книги авторов Тревор Хасти, Роберт Тибширани, Джером Фридман.





Основы статистического обучения: интеллектуальный анализ данных, логический вывод и прогнозирование, 2-е издание

книга "Основы статистического обучения: интеллектуальный анализ данных, логический вывод и прогнозирование, 2-е издание, Тревор Хасти, Роберт Тибширани, Джером Фридман - увеличить изображение"

Оставить заявку
Цена
870.00 грн.
предварительная цена
   
Наличие
предварительный заказ
ожидаемое поступление: июль 2020

июль 2020 г.; 768 стр.; твердый переплет; тип бумаги: офсетная белая; формат 70х100/16 (170х240 мм);
Издательство Диалектика; ISBN 978-5-907144-42-2, 9780387848570

В книге излагаются основы статистического обучения для решения практических задач, возникающих в медицине, биологии, финансах и многих других отраслях науки и промышленности. В частности, рассматриваются основные понятия и методы статистического обучения: линейная регрессия, нелинейная регрессия, линейные методы классификации, регуляризация, ядерное сглаживание, оценивание и выбор моделей, аддитивные модели, деревья классификации, нейронные сети, случайные леса и многое другое. Авторы приводят множество примеров и иллюстраций применения этих методов на практике.

Авторы книги являются выдающимися авторитетами в математической статистике и машинном обучении: Тревор Хасти — обладатель звания ISI Highly Cited Author in Mathematics по версии ISI Web of Knowledge, Роберт Тибширани — изобретатель метода LASSO и обладатель Золотой медали Статистического общества Канады, Джером Фридман — широко известный специалист по машинному обучению и автор многочисленных монографий.

Книга представляет огромный интерес для специалистов.

В течение последнего десятилетия произошел взрыв в области вычислений и информационных технологий. Вместе с ним появились огромные объемы данных в различных областях, таких как медицина, биология, финансы и маркетинг. Проблема понимания этих данных привела к разработке новых статистических инструментов и породила новые научные дисциплины, такие как интеллектуальный анализ данных, машинное обучение и биоинформатика.

Многие из этих инструментов имеют общие научные основания, но часто описываются с помощью другой терминологии.

В настоящей книге описываются важные идеи в этих областях с единой теоретической точки зрения.

Хотя этот подход является статистическим, упор делается на концепции, а не на математику. Приводится много примеров с широким использованием цветной графики. Книга представляет собой ценный источник информации для статистиков и всех, кто интересуется интеллектуальным анализом данных в науке или промышленности.

Охват книги широк: от обучения с учителем (прогнозирования) до обучения без учителя. В ней описаны нейронные сети, метод опорных векторов, деревья классификации и бустинг, который впервые всесторонне рассмотрен в книге, а не в отдельных публикациях.

В данном глубоко переработанном издании представлены многие темы, не охваченные в первом издании, включая графовые модели, случайные леса, ансамблевые методы, алгоритмы регрессии наименьших углов и алгоритмы построения траекторий для методов LASSO, неотрицательной факторизации матриц и спектральной кластеризации. В книге также есть глава о методах анализа "широких" данных (когда p больше, чем n), включая множественное тестирование и долю ложных отклонений гипотезы.



Об авторах
Тревор Хасти, Роберт Тибширани и Джером Фридман — профессора статистики в Стэнфордском университете. Они являются выдающимися исследователями в этой области. В частности, Хасти и Тибширани разработали обобщенные аддитивные модели и написали популярную книгу с таким названием. Хасти в составе коллектива разработчиков разработал значительную часть программного обеспечения и среды для статистического моделирования на языках R и S-PLUS, а также изобрел метод главных кривых и поверхностей. Тибширани изобрел метод LASSO и является соавтором очень успешной книги An Introduction to the Bootstrap. Фридман является соавтором многих методов интеллектуального анализа данных, в том числе CART, MARS, поиска наилучшей проекции и градиентного бустинга.

Все иллюстрации к книге в цветном варианте доступны на сайте издательства по адресу: http://go.dialektika.com/elements

Новое издание книги содержит множество тем, не охваченных в первом издании, включая графовые модели, случайные леса, ансамблевые методы, метод наименьших углов и LASSO, алгоритмы неотрицательной матричной факторизации и спектральной кластеризации.

В книгу включена также глава о методах обработки “широких” данных, включая множественное тестирование и оценивание уровня ложноположительных результатов.

Книга представляет огромный интерес для специалистов, применяющих методы статистического обучения (машинного обучения), а также для студентов, изучающих компьютерные науки (информатику).

Читать полностью ⇓

Подробнее о книге от издателя: оглавление, содержание, пролистать 

Обсуждение книги в блоге Виктора Штонда

Оригинальное издание
The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, 2ed Edition, Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman


Комментарий: полноцветное издание


 Лучшие книги аналогичной тематики  

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: 870.00 грн.

Создаем нейронную сеть (полноцветное издание) Тарик Рашид
Создаем нейронную сеть (полноцветное издание)
Тарик Рашид
Цена: 485.00 грн.

Язык R в задачах науки о данных: импорт, подготовка, обработка, визуализация и моделирование данных (полноцветное издание) Хэдли Уикем, Гарретт Гроулмунд
Язык R в задачах науки о данных: импорт, подготовка, обработ...
Хэдли Уикем, Гарретт Гроулмунд
Цена: 840.00 грн.

Python и машинное обучение: машинное и глубокое обучение с использованием  Python, scikit-learn и TensorFlow, 2-е издание Себастьян Рашка, Вахид Мирджалили
Python и машинное обучение: машинное и глубокое обучение с и...
Себастьян Рашка, Вахид Мирджалили
Цена: 1050.00 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: 580.00 грн.

Шаблоны корпоративных приложений Мартин Фаулер
Шаблоны корпоративных приложений
Мартин Фаулер
Цена: 870.00 грн.

Компьютерное зрение. Современный подход Дэвид А. Форсайт, Джин Понс
Компьютерное зрение. Современный подход
Дэвид А. Форсайт, Джин Понс
Цена: 1050.00 грн.

Основы машинного обучения для аналитического прогнозирования: алгоритмы, рабочие примеры и тематические исследования Джон Д. Келлехер, Брайан Мак-Нейми, Ифе д’Арси
Основы машинного обучения для аналитического прогнозирования...
Джон Д. Келлехер, Брайан Мак-Нейм...
Цена: 870.00 грн.


Глубокое обучение на Python Франсуа Шолле
Глубокое обучение на Python
Франсуа Шолле
Цена: 555.00 грн.

Computer Science: основы программирования на Java, ООП, алгоритмы и структуры данных Роберт Седжвик, Кевин Уэйн
Computer Science: основы программирования на Java, ООП, алго...
Роберт Седжвик, Кевин Уэйн
Цена: 1300.00 грн.

Алгоритмы искусственного интеллекта на языке PROLOG, 3-е издание Иван Братко
Алгоритмы искусственного интеллекта на языке PROLOG, 3-е изд...
Иван Братко
Цена: 870.00 грн.

Искусственный интеллект с примерами на Python Пратик Джоши
Искусственный интеллект с примерами на Python
Пратик Джоши
Цена: 580.00 грн.


Python и машинное обучение: машинное и глубокое обучение с использованием  Python, scikit-learn и TensorFlow, 2-е издание Себастьян Рашка, Вахид Мирджалили
Python и машинное обучение: машинное и глубокое обучение с и...
Себастьян Рашка, Вахид Мирджалили
Цена: 870.00 грн.

Алгоритмы для чайников Джон Пол Мюллер, Лука Массарон
Алгоритмы для чайников
Джон Пол Мюллер, Лука Массарон
Цена: 410.00 грн.

Нейронные сети. Краткий справочник Роберт Каллан
Нейронные сети. Краткий справочник
Роберт Каллан
Цена: 310.00 грн.

Нейронные сети: полный курс, 2-е издание Саймон Хайкин
Нейронные сети: полный курс, 2-е издание
Саймон Хайкин
Цена: 1220.00 грн.

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





 Новые книги аналогичной тематики  

Машинное обучение: карманный справочник. Краткое руководство по методам структурированного машинного обучения на Python Мэтт Харрисон
Машинное обучение: карманный справочник. Краткое руководство...
Мэтт Харрисон
Цена: 310.00 грн.

Аналитическое прогнозирование для чайников, 2-е издание Анассе Бари, Мохамед Чаучи, Томми Юнг
Аналитическое прогнозирование для чайников, 2-е издание
Анассе Бари, Мохамед Чаучи, Томми...
Цена: 410.00 грн.

Нейронные сети и глубокое обучение: учебный курс Чару Аггарвал
Нейронные сети и глубокое обучение: учебный курс
Чару Аггарвал
Цена: 870.00 грн.

УЦЕНКА: Создаем нейронную сеть (полноцветное издание) Тарик Рашид
УЦЕНКА: Создаем нейронную сеть (полноцветное издание)
Тарик Рашид
Цена: 395.00 грн.


Python и машинное обучение: машинное и глубокое обучение с использованием  Python, scikit-learn и TensorFlow, 2-е издание Себастьян Рашка, Вахид Мирджалили
Python и машинное обучение: машинное и глубокое обучение с и...
Себастьян Рашка, Вахид Мирджалили
Цена: 870.00 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: 870.00 грн.

Создаем нейронную сеть Тарик Рашид
Создаем нейронную сеть
Тарик Рашид
Цена: 355.00 грн.

Машинное обучение для бизнеса и маркетинга Илья Кацов
Машинное обучение для бизнеса и маркетинга
Илья Кацов
Цена: 765.00 грн.


Искусственный интеллект. Беседы со школьниками Людмила Литвинцева
Искусственный интеллект. Беседы со школьниками
Людмила Литвинцева
Цена: 575.00 грн.

Искусственный интеллект с примерами на Python Пратик Джоши
Искусственный интеллект с примерами на Python
Пратик Джоши
Цена: 580.00 грн.

Введение в теорию графов, 5-е издание Робин Дж. Уилсон
Введение в теорию графов, 5-е издание
Робин Дж. Уилсон
Цена: 265.00 грн.

Безопасный DevOps. Эффективная эксплуатация систем Джульен Вехен
Безопасный DevOps. Эффективная эксплуатация систем
Джульен Вехен
Цена: 770.00 грн.

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



 Разделы каталога  


© 1998-2020 Интернет-магазин DiaMail