Kail
Организатор
Проверенный
Организатор
- Регистрация
- 09.04.2020
- Сообщения
- 353 752
- Реакции
- 32 557
- Монеты
- 1 191
- Оплачено
- 0
- Баллы
- 0
- #SkladchinaVip
- #1
Основы машинного обучения для аналитического прогнозирования [Джон Келлехер, Брайан Мак-Нейми]
- Ссылка на картинку
Книга «Основы машинного обучения для аналитического прогнозирования: алгоритмы, рабочие примеры и тематические исследования, » - это вводный учебник, который предлагает подробное и целенаправленное рассмотрение наиболее важных подходов к машинному обучению, используемых в аналитическом прогнозировании, охватывающих как теоретические концепции, так и практические приложения.
В книге формальный математический материал дополняется практическими примерами, а тематические исследования иллюстрируют применение этих моделей в более широком контексте бизнеса.
После обсуждения перехода от данных к решению, в книге «Основы машинного обучения для аналитического прогнозирования» описывается четыре подхода к компьютерному обучению: информационное обучение, обучение на основе сходства, вероятностное обучение и обучение на основе ошибок.
Каждый из этих подходов сначала описывается неформально, а затем приводятся математические модели и алгоритмы, иллюстрированные подробными практическими 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.
Формат: скан PDF
В книге формальный математический материал дополняется практическими примерами, а тематические исследования иллюстрируют применение этих моделей в более широком контексте бизнеса.
После обсуждения перехода от данных к решению, в книге «Основы машинного обучения для аналитического прогнозирования» описывается четыре подхода к компьютерному обучению: информационное обучение, обучение на основе сходства, вероятностное обучение и обучение на основе ошибок.
Каждый из этих подходов сначала описывается неформально, а затем приводятся математические модели и алгоритмы, иллюстрированные подробными практическими 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.
Формат: скан PDF
Зарегистрируйтесь
, чтобы посмотреть скрытый авторский контент.