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..."
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
17:30 23.05.2019.
   
Доставка
Курьер: 24 мая с 14:00 до 18:00. Бесплатно!
Самовывоз: 24 мая после 15:00. Бесплатно!
Новая Почта: 25.05.2019-27.05.2019. 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 ⇓

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  

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.

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.

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

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





 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.

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.

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


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.

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.

Python. К вершинам мастерства Лучано Рамальо
Python. К вершинам мастерства
Лучано Рамальо
Цена: 1200.00 грн.

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

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



 Разделы каталога  


© 1998-2019 Интернет-магазин DiaMail