DiaMail - Книжный интернет-магазин - На главную 067-877-1666
066-366-1250
063-175-2610
обратная связь
    Помощь
- доставка
- оплата
- заказ
     

  Книга "Основы машинного обучения для аналитического прогнозирования: алгоритмы, рабочие..."
купить за 1100.00 грн


БЕСПЛАТНАЯ ДОСТАВКА
по Украине
при заказе от 1000 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

ПРИНИМАЕМ єПідтримка
Принимаем оплату єПідтримка

Мы на Facebook

ПОДЕЛИТЬСЯ



Книгу "Основы машинного обучения для аналитического прогнозирования: алгоритмы, рабочие примеры и тематические исследования" можно купить в интернет-магазине DiaMail за 1100.00 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
1100.00 грн.
Обычная цена: 1250.00 грн.
Вы экономите: 150.00 грн. (12%)
   
Наличие
На складе 4 экз.
Информация по состоянию на
18:15 24.01.2022.
   
Доставка
Курьер: завтра с 09:00 до 18:00. Бесплатно!
Самовывоз: cегодня после 16:00. Бесплатно!
Новая Почта: 26.01.2022. 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 7% на год на все заказы!

2019 г.; 656 стр.; твердый переплет; тип бумаги: офсетная белая; формат 70х100/16 (170х240 мм);
Издательство Диалектика; ISBN 978-5-6040044-9-4, 9780262029445. Цена 1100.00 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 ⇓

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  

Искусственный интеллект: современный подход, 4-е издание. Том 2. Знания и рассуждения в условиях неопределенности Стюарт Рассел, Питер Норвиг
Искусственный интеллект: современный подход, 4-е издание. То...
Стюарт Рассел, Питер Норвиг
1125.00 грн.

Data Science для карьериста Жаклин Нолис, Эмили Робинсон
Data Science для карьериста
Жаклин Нолис, Эмили Робинсон
1085.00 грн.

JavaScript для глубокого обучения. TensorFlow.js Франсуа Шолле, Эрик Нильсон, Стэн Байлесчи, Шэнкуинг Цэй
JavaScript для глубокого обучения. TensorFlow.js
Франсуа Шолле, Эрик Нильсон, Стэн...
1590.00 грн.

Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные Роман Зыков
Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные
Роман Зыков
495.00 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
695.00 грн.

Разработка и анализ компьютерных алгоритмов Альфред В. Ахо, Джон Э. Хопкрофт, Джеффри Д. Ульман
Разработка и анализ компьютерных алгоритмов
Альфред В. Ахо, Джон Э. Хопкрофт,...
570.00 грн.

Искусственный интеллект: современный подход, 4-е издание. Том 1. Решение проблем: знания и рассуждения Стюарт Рассел, Питер Норвиг
Искусственный интеллект: современный подход, 4-е издание. То...
Стюарт Рассел, Питер Норвиг
1125.00 грн.

Надежность нейронных сетей: укрепляем устойчивость ИИ к обману Кэтти Уорр
Надежность нейронных сетей: укрепляем устойчивость ИИ к обма...
Кэтти Уорр
700.00 грн.


Глубокое обучение: легкая разработка проектов на Python Сет Вейдман
Глубокое обучение: легкая разработка проектов на Python
Сет Вейдман
1215.00 грн.

Нейросетевые методы в обработке естественного языка Йоав Гольдберг
Нейросетевые методы в обработке естественного языка
Йоав Гольдберг
1450.00 грн.

Глубокое обучение и игра в го Кевин Фергюсон, Макс Памперла
Глубокое обучение и игра в го
Кевин Фергюсон, Макс Памперла
1575.00 грн.

Рекомендательные системы на практике Ким Фальк
Рекомендательные системы на практике
Ким Фальк
1115.00 грн.

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





 Лучшие книги аналогичной тематики  

Глубокое обучение. Погружение в мир нейронных сетей Сергей Николенко, Артур Кадурин, Екатерина Архангельская
Глубокое обучение. Погружение в мир нейронных сетей
Сергей Николенко, Артур Кадурин, ...
630.00 грн.

Основы статистического обучения: интеллектуальный анализ данных, логический вывод и прогнозирование, 2-е издание Тревор Хасти, Роберт Тибширани, Джером Фридман
Основы статистического обучения: интеллектуальный анализ дан...
Тревор Хасти, Роберт Тибширани, Д...
1125.00 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
1290.00 грн.

Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn, Keras и TensorFlow: концепции, инструменты и техники для создания интеллектуальных систем. 2-е издание Орельен Жерон
Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn, Keras и...
Орельен Жерон
1640.00 грн.


Компьютерные науки. Базовый курс. 13-е издание Дж. Гленн Брукшир, Деннис Брилов
Компьютерные науки. Базовый курс. 13-е издание
Дж. Гленн Брукшир, Деннис Брилов
1470.00 грн.

Распознавание образов и машинное обучение, том 1 Кристофер М. Бишоп
Распознавание образов и машинное обучение, том 1
Кристофер М. Бишоп
570.00 грн.

Глубокое обучение. Цветное издание Иошуа Бенджио, Ян Гудфеллоу, Аарон Курвилль
Глубокое обучение. Цветное издание
Иошуа Бенджио, Ян Гудфеллоу, Ааро...
2600.00 грн.

Искусственный интеллект: современный подход, 4-е издание. Том 1. Решение проблем: знания и рассуждения Стюарт Рассел, Питер Норвиг
Искусственный интеллект: современный подход, 4-е издание. То...
Стюарт Рассел, Питер Норвиг
1125.00 грн.


Распознавание образов и машинное обучение, том 2 Кристофер М. Бишоп
Распознавание образов и машинное обучение, том 2
Кристофер М. Бишоп
570.00 грн.

Нейронные сети: полный курс, 2-е издание Саймон Хайкин
Нейронные сети: полный курс, 2-е издание
Саймон Хайкин
1640.00 грн.

Практический анализ временных рядов: прогнозирование со статистикой и машинное обучение Эйлин Нильсен
Практический анализ временных рядов: прогнозирование со стат...
Эйлин Нильсен
950.00 грн.

Python и машинное обучение: машинное и глубокое обучение с использованием Python, scikit-learn и TensorFlow 2, 3-е издание Себастьян Рашка, Вахид Мирджалили
Python и машинное обучение: машинное и глубокое обучение с и...
Себастьян Рашка, Вахид Мирджалили
1290.00 грн.


Искусственный интеллект: современный подход, 4-е издание. Том 2. Знания и рассуждения в условиях неопределенности Стюарт Рассел, Питер Норвиг
Искусственный интеллект: современный подход, 4-е издание. То...
Стюарт Рассел, Питер Норвиг
1125.00 грн.

Наука о данных: учебный курс Стивен С. Скиена
Наука о данных: учебный курс
Стивен С. Скиена
950.00 грн.

Компьютерное зрение. Современный подход Дэвид А. Форсайт, Джин Понс
Компьютерное зрение. Современный подход
Дэвид А. Форсайт, Джин Понс
1040.00 грн.

Учимся программировать с примерами на Python Эрик Фримен
Учимся программировать с примерами на Python
Эрик Фримен
880.00 грн.

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



 Разделы каталога  


© 1998-2021 Интернет-магазин DiaMail