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



Новую книгу бестселлер "Основы машинного обучения для аналитического прогнозирования: алгоритмы, рабочие примеры и тематические исследования" можно купить в интернет-магазине DiaMail по цене 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 5 экз.
Информация по состоянию на
17:27 24.05.2019.
   
Доставка
Курьер: 28 мая с 14:00 до 18:00. Бесплатно!
Самовывоз: 27 мая после 15:00. Бесплатно!
Новая Почта: 28.05.2019-29.05.2019. Бесплатно!
Бестселлер

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

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

Для ознакомления доступны следующие части книги:

Adobe Acrobat DocumentСодержание Adobe Acrobat DocumentЧасть главы Adobe Acrobat DocumentПредисловие

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  

Разработка чат-ботов и разговорных интерфейсов Срини Джанарсанам
Разработка чат-ботов и разговорных интерфейсов
Срини Джанарсанам
Цена: 980.00 грн.

Машинное обучение. Алгоритмы для бизнеса Маркос Лопез де Прадо
Машинное обучение. Алгоритмы для бизнеса
Маркос Лопез де Прадо
Цена: 670.00 грн.

TensorFlow для глубокого обучения Бхарат Рамсундар, Реза Босаг Заде
TensorFlow для глубокого обучения
Бхарат Рамсундар, Реза Босаг Заде
Цена: 380.00 грн.

Компьютерное зрение. Теория и алгоритмы Рейнхард Клетте
Компьютерное зрение. Теория и алгоритмы
Рейнхард Клетте
Цена: 2060.00 грн.


Дискретная математика и комбинаторика Джеймс Андерсон
Дискретная математика и комбинаторика
Джеймс Андерсон
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: 735.00 грн.

Прагматичный ИИ. Машинное обучение и облачные технологии Ной Гифт
Прагматичный ИИ. Машинное обучение и облачные технологии
Ной Гифт
Цена: 700.00 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: 550.00 грн.


Внедрение Splunk 7 Джеймс Миллер
Внедрение Splunk 7
Джеймс Миллер
Цена: 1480.00 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.

УЦЕНКА: Основы машинного обучения для аналитического прогнозирования: алгоритмы, рабочие примеры и тематические исследования Джон Д. Келлехер, Брайан Мак-Нейми, Ифе д’Арси
УЦЕНКА: Основы машинного обучения для аналитического прогноз...
Джон Д. Келлехер, Брайан Мак-Нейм...
Цена: 725.00 грн.

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





 Лучшие книги аналогичной тематики  

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

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

Глубокое обучение. Цветное издание Иошуа Бенджио, Ян Гудфеллоу, Аарон Курвилль
Глубокое обучение. Цветное издание
Иошуа Бенджио, Ян Гудфеллоу, Ааро...
Цена: 2300.00 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.

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: 800.00 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: 1835.00 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.

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.

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


Машинное обучение Хенрик Бринк, Джозеф Ричардс, Марк Феверолф
Машинное обучение
Хенрик Бринк, Джозеф Ричардс, Мар...
Цена: 780.00 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: 735.00 грн.

Алгоритмы для чайников Джон Пол Мюллер, Лука Массарон
Алгоритмы для чайников
Джон Пол Мюллер, Лука Массарон
Цена: 310.00 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