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 машинного обучения для аналитического прогнозирования: алгоритмы, рабочие..."
купить за 870.00 грн


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 купить в интернет-магазине DiaMail за 870.00 грн.
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 при получении, так и после предварительной оплаты с помощью VISA/MasterCard, Приват-24, на карту ПриватБанка.
Перед покупкой Вы можете в режиме онлайн прочитать часть книги, ознакомиться с содержанием и оглавлением. ISBN книги 978-5-6040044-9-4, 9780262029445.
Рекомендуем обратить внимание на другие книги авторов Джон Д. Келлехер, Брайан Мак-Нейми, Ифе д’Арси.



Компьютерные книги Компьютерные науки Машинное обучение

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

Цена
870.00 грн.
Обычная цена: 1000.00 грн.
Вы экономите: 130.00 грн. (13%)
   
Наличие
На складе 6 экз.
Информация по состоянию на
11:09 21.08.2019.
   
Доставка
Курьер: cегодня с 14:00 до 18:00. Бесплатно!
Самовывоз: cегодня после 15:00. Бесплатно!
Новая Почта: 22.08.2019-23.08.2019. Бесплатно!
книга "Основы машинного обучения для аналитического прогнозирования: алгоритмы, рабочие примеры и тематические исследования, Джон Д. Келлехер, Брайан Мак-Нейми, Ифе д’Арси - увеличить изображение"

В корзину » Купить - Добавить в корзину

Быстрый заказ
1 книга без регистрации обратный звонок

бесплатная доставка по всей Украине!

накопительная скидка 6% на год на все заказы!

656 стр.; твердый переплет; тип бумаги: офсетная белая; формат 70х100/16 (170х240 мм);
Издательство Диалектика; ISBN 978-5-6040044-9-4, 9780262029445. Цена 870.00 грн

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 ⇓



 От издателя  

• оглавление
• пролистать книгу

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

Предисловие 12
Обозначения 19
Глава 1. Методы машинного обучения для аналитического прогнозирования 23
Глава 2. Данные — выводы — решения 45
Глава 3. Изучение данных 81
Глава 4. Информационное обучение 149
Глава 5. Обучение на основе сходства 217
Глава 6. Вероятностное обучение 291
Глава 7. Обучение на основе ошибок 371
Глава 8. Оценивание 449
Глава 9. Тематический пример: отток клиентов 521
Глава 10. Тематический пример: классификация галактик 545
Глава 11. Искусство машинного обучения для аналитического
прогнозирования 577
Приложение А. Описательная статистика и визуализация данных
для машинного обучения 593
Приложение Б. Введение в теорию вероятностей 609
Приложение В. Правила дифференцирования 619
Библиография 625
Список рисунков 631
Список таблиц 645
Предметный указатель 652

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


Купить книгу можно, добавив ее в корзину кнопкой «В корзину»
Затем, необходимо оформить и зарегистрировать заказ.




 Новые книги аналогичной тематики  

Вероятностное программирование на Python. Байесовский вывод и алгоритмы Кэмерон Дэвидсон-Пайлон
Вероятностное программирование на Python. Байесовский вывод ...
Кэмерон Дэвидсон-Пайлон
Цена: 780.00 грн.

УЦЕНКА: Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow: концепции, инструменты и техники для создания интеллектуальных систем Орельян Жерон
УЦЕНКА: Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn ...
Орельян Жерон
Цена: 725.00 грн.

Глубокое обучение: готовые решения Дуве Осинга
Глубокое обучение: готовые решения
Дуве Осинга
Цена: 310.00 грн.

Глубокое обучение и TensorFlow для профессионалов. Математический подход к построению систем искусственного интеллекта на Python Сантану Паттанаяк
Глубокое обучение и TensorFlow для профессионалов. Математич...
Сантану Паттанаяк
Цена: 580.00 грн.


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

Занимательные алгоритмы: чему нас учат истории знаменитых героев Мартин Эрвиг
Занимательные алгоритмы: чему нас учат истории знаменитых ге...
Мартин Эрвиг
Цена: 310.00 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.

Прагматичный ИИ. Машинное обучение и облачные технологии Ной Гифт
Прагматичный ИИ. Машинное обучение и облачные технологии
Ной Гифт
Цена: 700.00 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: 1400.00 грн.

Суперкомпьютерные вычисления: практический подход Сергей Борзунов, Сергей Кургалин
Суперкомпьютерные вычисления: практический подход
Сергей Борзунов, Сергей Кургалин
Цена: 335.00 грн.

Машинное обучение и TensorFlow Нишант Шакла
Машинное обучение и TensorFlow
Нишант Шакла
Цена: 675.00 грн.

Теоретический минимум по Big Data. Всё, что нужно знать о больших данных Анналин Ын, Кеннет Су
Теоретический минимум по Big Data. Всё, что нужно знать о бо...
Анналин Ын, Кеннет Су
Цена: 330.00 грн.

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





 Лучшие книги аналогичной тематики  

Конкретная математика. Математические основы информатики. 2-е издание Рональд Л. Грэхем, Дональд Эрвин Кнут, Орен Паташник
Конкретная математика. Математические основы информатики. 2-...
Рональд Л. Грэхем, Дональд Эрвин ...
Цена: 1050.00 грн.

Введение в информационный поиск Кристофер Д. Маннинг, Прабхакар Рагхаван, Хинрич Шютце
Введение в информационный поиск
Кристофер Д. Маннинг, Прабхакар Р...
Цена: 580.00 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.

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.

Машинное обучение. Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данных Петер Флах
Машинное обучение. Наука и искусство построения алгоритмов, ...
Петер Флах
Цена: 1575.00 грн.

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

Прикладной регрессионный анализ, 3-е издание Норман Дрейпер, Гарри Смит
Прикладной регрессионный анализ, 3-е издание
Норман Дрейпер, Гарри Смит
Цена: 1050.00 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.

Введение в статистическое обучение с примерами на языке R. Издание второе, исправленное Джеймс Г., Уиттон Д., Хасти Т., Тибширани Р.
Введение в статистическое обучение с примерами на языке R. И...
Джеймс Г., Уиттон Д., Хасти Т., Т...
Цена: 1815.00 грн.

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

Python и анализ данных Уэс Маккинни
Python и анализ данных
Уэс Маккинни
Цена: 980.00 грн.


Библиотека Keras - инструмент глубокого обучения Антонио Джулли, Суджит Пал
Библиотека Keras - инструмент глубокого обучения
Антонио Джулли, Суджит Пал
Цена: 970.00 грн.

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

Алгоритмы для чайников Джон Пол Мюллер, Лука Массарон
Алгоритмы для чайников
Джон Пол Мюллер, Лука Массарон
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



 Разделы каталога  


© 1998-2019 Интернет-магазин DiaMail