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 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 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 4 экз.
Информация по состоянию на
17:45 28.02.2020.
   
Доставка
Курьер: 03 марта с 10:00 до 18:00. Бесплатно!
Самовывоз: 2 марта после 16:00. Бесплатно!
Новая Почта: 03.03.2020. 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


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  

Прикладное глубокое обучение. Подход к пониманию глубоких нейронных сетей на основе метода кейсов Умберто Микелуччи
Прикладное глубокое обучение. Подход к пониманию глубоких не...
Умберто Микелуччи
Цена: 500.00 грн.

Предиктивное моделирование на практике Кьелл Джонсон, Макс Кун
Предиктивное моделирование на практике
Кьелл Джонсон, Макс Кун
Цена: 1100.00 грн.

Разработка с использованием квантовых компьютеров Владимир Силва
Разработка с использованием квантовых компьютеров
Владимир Силва
Цена: 840.00 грн.

УЦЕНКА: Искусственный интеллект с примерами на Python Пратик Джоши
УЦЕНКА: Искусственный интеллект с примерами на Python
Пратик Джоши
Цена: 465.00 грн.


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

Классические задачи Computer Science на языке Python Дэвид Копец
Классические задачи Computer Science на языке Python
Дэвид Копец
Цена: 475.00 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: 485.00 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.

УЦЕНКА: Python и машинное обучение: машинное и глубокое обучение с использованием  Python, scikit-learn и TensorFlow, 2-е издание Себастьян Рашка, Вахид Мирджалили
УЦЕНКА: Python и машинное обучение: машинное и глубокое обуч...
Себастьян Рашка, Вахид Мирджалили
Цена: 725.00 грн.

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

Машинное обучение с использованием Python. Сборник рецептов Крис Элбон
Машинное обучение с использованием Python. Сборник рецептов
Крис Элбон
Цена: 445.00 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.

Глубокое обучение. Погружение в мир нейронных сетей Сергей Николенко, Артур Кадурин, Екатерина Архангельская
Глубокое обучение. Погружение в мир нейронных сетей
Сергей Николенко, Артур Кадурин, ...
Цена: 450.00 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.


Data Science. Наука о данных с нуля Джоэл Грас
Data Science. Наука о данных с нуля
Джоэл Грас
Цена: 470.00 грн.

Дискретная математика и комбинаторика Джеймс Андерсон
Дискретная математика и комбинаторика
Джеймс Андерсон
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.

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


Глубокое обучение на Python Франсуа Шолле
Глубокое обучение на Python
Франсуа Шолле
Цена: 540.00 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.

Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем, 4-е издание Джордж Ф. Люгер
Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных ...
Джордж Ф. Люгер
Цена: 870.00 грн.


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: 765.00 грн.

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

Прикладной анализ текстовых данных на Python. Машинное обучение и создание приложений обработки естественного языка Бенджамин Бенгфорт, Ребекка Билбро, Тони Охеда
Прикладной анализ текстовых данных на Python. Машинное обуче...
Бенджамин Бенгфорт, Ребекка Билбр...
Цена: 530.00 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.

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



 Разделы каталога  


© 1998-2020 Интернет-магазин DiaMail