Ваш кошик порожній.
Версия сайта на русском языке
Вы всегда можете переключить на украинский язык, воспользовавшись переключателем в шапке сайта
СПАСИБО
Особистий кабінет
Категорії книг
- Робочі зошити KUMON. Усі книжки серії!
- Найменшим
- Дошкільнятам
- Школярам
- Для підлітків
- Для батьків
- Приключения Евы Шабшай
Одиниці вимірювання
200 грн
- PR. Брендинг
- Сервіс / Маркетинг послуг
- Маркетингові дослідження
- Стратегічний маркетинг
- Інтернет-маркетинг
- Презентація
Клиенты на всю жизнь
405 грн
Основы машинного обучения для аналитического прогнозирования. Алгоритмы, рабочие примеры и тематические исследования
| Код товару: 107056 |
Код товару: 107056
1020 грн
- Дешевше не знайдеш
- Тільки оригінальні книги
- Безкоштовна доставка від 1000 грн
-
- Вартість від 29 грн
- Термін доставки 1-4 дні
- Доставляємо службами Нова Пошта або Укрпошта
Доставка:
-
- Повернення, обмін протягом 14 днів
Гарантія:
-
- Готівкою (в відділенні кур'єрської служби)
- Картою VISA або MASTERCARD
Варіанти оплати:
Автор: Джон Келлехер, Брайан Мак-Нейми
Видавництво: Диалектика Вильямс
Обкладинка
Тверда
К-ть сторінок
700 стр
ISBN
978-5-6040044-9-4
Мова
російська
- Дешевше не знайдеш
- Тільки оригінальні книги
- Безкоштовна доставка від 1000 грн
Опис книги Основы машинного обучения для аналитического прогнозирования. Алгоритмы, рабочие примеры и тематические исследования
Машинне навчання часто використовується для побудови прогностичних моделей шляхом вилучення шаблонів з великих наборів даних. Ці моделі використовуються в додатках для передбачення, включаючи прогнозування цін, оцінку ризику, прогнозування поведінки клієнтів і класифікацію документів.
Книга «Основи машинного навчання для аналітичного прогнозування» - це вступний підручник, який пропонує докладний і цілеспрямоване розгляд найбільш важливих підходів до машинного навчання, які використовуються в аналітичному прогнозуванні, що охоплюють як теоретичні концепції, так і практичне використання. У книзі формальний математичний матеріал доповнюється практичними прикладами, а тематичні дослідження ілюструють застосування цих моделей в більш широкому контексті бізнесу.
Після обговорення переходу від даних до вирішення, в книзі «Основи машинного навчання для аналітичного прогнозування» описується чотири підходи до комп'ютерного навчання: інформаційне навчання, навчання на основі подібності, розподіл усіх навчання і навчання на основі помилок. Кожен з цих підходів спочатку описується неформально, а потім наводяться математичні моделі і алгоритми, ілюстровані детальними практичними прикладами.
Нарешті, в книзі розглядаються методи оцінки моделей прогнозування та пропонуються два тематичних дослідження, які описують конкретні проекти аналізу даних на кожному етапі розробки, починаючи від формулювання бізнес-завдання і закінчуючи реалізацією аналітичного рішення.
Книга «Основи машинного навчання для аналітичного прогнозування: алгоритми, робочі приклади і тематичні дослідження», написана авторами, що мають багаторічний досвід викладання методів машинного навчання і роботи над проектами аналітичного прогнозування, призначена для студентів і аспірантів, що спеціалізуються в області комп'ютерних наук, математики або статистики , а також як довідник для професіоналів.
Відгуки про Основы машинного обучения для аналитического прогнозирования. Алгоритмы, рабочие примеры и тематические исследования
Основы машинного обучения для аналитического прогнозирования. Алгоритмы, рабочие примеры и тематические исследования відгуки
З цим товаром купують
