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..."
оставить заявку


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





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

книга "Основы машинного обучения для аналитического прогнозирования: алгоритмы, рабочие примеры и тематические исследования, Джон Д. Келлехер, Брайан Мак-Нейми, Ифе д’Арси - увеличить изображение"

Оставить заявку
Товара сейчас нет в наличии.
Вы можете оставить заявку. При появлении его в продаже Вам будет выслано уведомление.
Последняя актуальная цена товара была 870.00 грн.
Последний раз товар был в продаже 25.06.2019.

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





 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: 480.00 грн.

Создаем нейронную сеть (полноцветное издание) Тарик Рашид
Создаем нейронную сеть (полноцветное издание)
Тарик Рашид
Цена: 580.00 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.


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...
Цена: 870.00 грн.

Дискретная математика и комбинаторика Джеймс Андерсон
Дискретная математика и комбинаторика
Джеймс Андерсон
Цена: 870.00 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: 1050.00 грн.

Глубокое обучение на Python Франсуа Шолле
Глубокое обучение на Python
Франсуа Шолле
Цена: 555.00 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.

Распознавание образов и машинное обучение, том 2 Кристофер М. Бишоп
Распознавание образов и машинное обучение, том 2
Кристофер М. Бишоп
Цена: 525.00 грн.

Распознавание образов и машинное обучение, том 1 Кристофер М. Бишоп
Распознавание образов и машинное обучение, том 1
Кристофер М. Бишоп
Цена: 525.00 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: 580.00 грн.

Скидки от 5% - при покупке от 2 книг или от 300 грн. Подробнее




 Новые книги аналогичной тематики  

Обработка естественного языка в действии Лейн Хобсон, Хапке Ханнес, Ховард Коул
Обработка естественного языка в действии
Лейн Хобсон, Хапке Ханнес, Ховард...
Цена: 1150.00 грн.

Golang для профи. Работа с сетью, многопоточность, структуры данных и машинное обучение с Go Михалис Цукалос
Golang для профи. Работа с сетью, многопоточность, структуры...
Михалис Цукалос
Цена: 1685.00 грн.

Программируем с PyTorch. Создание приложений глубокого обучения Ян Пойтнер
Программируем с PyTorch. Создание приложений глубокого обуче...
Ян Пойтнер
Цена: 680.00 грн.

Генеративное глубокое обучение. Творческий потенциал нейронных сетей Дэвид Фостер
Генеративное глубокое обучение. Творческий потенциал нейронн...
Дэвид Фостер
Цена: 890.00 грн.


Python. Искусственный интеллект, большие данные и облачные вычисления Пол Дейтел, Харви Дейтел
Python. Искусственный интеллект, большие данные и облачные в...
Пол Дейтел, Харви Дейтел
Цена: 1360.00 грн.

Глубокое обучение с подкреплением. AlphaGo и другие технологии Максим Лапань
Глубокое обучение с подкреплением. AlphaGo и другие технолог...
Максим Лапань
Цена: 1025.00 грн.

Машинное обучение на R. Экспертные техники для прогностического анализа Бретт Ланц
Машинное обучение на R. Экспертные техники для прогностическ...
Бретт Ланц
Цена: 1100.00 грн.

Глубокое обучение в картинках. Визуальный гид по искусственному интеллекту Джон Крон, Грант Бейлевельд, Аглаэ Бассенс
Глубокое обучение в картинках. Визуальный гид по искусственн...
Джон Крон, Грант Бейлевельд, Агла...
Цена: 675.00 грн.


Гид по Computer Science для каждого программиста Вильям Спрингер
Гид по Computer Science для каждого программиста
Вильям Спрингер
Цена: 480.00 грн.

Программирование квантовых компьютеров. Базовые алгоритмы и примеры кода Мерседес Химено-Сеговиа, Ник Хэрриган, Эрик Джонстон
Программирование квантовых компьютеров. Базовые алгоритмы и ...
Мерседес Химено-Сеговиа, Ник Хэрр...
Цена: 670.00 грн.

Алгоритмы оптимизации Майкл Дж. Кохендерфер, Тим А. Уилер
Алгоритмы оптимизации
Майкл Дж. Кохендерфер, Тим А. Уил...
Цена: 840.00 грн.

Распознавание образов и машинное обучение, том 2 Кристофер М. Бишоп
Распознавание образов и машинное обучение, том 2
Кристофер М. Бишоп
Цена: 525.00 грн.

Скидки от 5% - при покупке от 2 книг или от 300 грн. Подробнее



 Разделы каталога  


© 1998-2020 Интернет-магазин DiaMail