В течение последнего десятилетия произошел взрыв в области вычислений и информационных технологий. Вместе с ним появились огромные объемы данных в различных областях, таких как медицина, биология, финансы и маркетинг. Проблема понимания этих данных привела к разработке новых статистических инструментов и породила новые научные дисциплины, такие как интеллектуальный анализ данных, машинное обучение и биоинформатика. Многие из этих инструментов имеют общие научные основания, но часто описываются с помощью другой терминологии. В настоящей книге описываются важные идеи в этих областях с единой теоретической точки зрения. Хотя этот подход является статистическим, упор делается на концепции, а не

Основы статистического обучения: интеллектуальный анализ данных, логический вывод и прогнозирование

Этот товар закончился

5.0 (3 оценки)

Описание и характеристики

В течение последнего десятилетия произошел взрыв в области вычислений и информационных технологий. Вместе с ним появились огромные объемы данных в различных областях, таких как медицина, биология, финансы и маркетинг. Проблема понимания этих данных привела к разработке новых статистических инструментов и породила новые научные дисциплины, такие как интеллектуальный анализ данных, машинное обучение и биоинформатика. Многие из этих инструментов имеют общие научные основания, но часто описываются с помощью другой терминологии. В настоящей книге описываются важные идеи в этих областях с единой теоретической точки зрения. Хотя этот подход является статистическим, упор делается на концепции, а не на математику. Приводится много примеров с широким использованием цветной графики. Книга представляет собой ценный источник информации для статистиков и всех, кто интересуется интеллектуальным анализом данных в науке или промышленности. Охват книги широк: от обучения с учителем (прогнозирования) до обучения без учителя. В ней описаны нейронные сети, метод опорных векторов, деревья классификации и бустинг, который впервые всесторонне рассмотрен в книге, а не в отдельных публикациях.
В данном глубоко переработанном издании представлены многие темы, не охваченные в первом издании, включая графовые модели, случайные леса, ансамблевые методы, алгоритмы регрессии наименьших углов и алгоритмы построения траекторий для методов LASSO, неотрицательной факторизации матриц и спектральной кластеризации. В книге также есть глава о методах анализа "широких" данных (когда р больше, чем n), включая множественное тестирование и долю ложных отклонений гипотезы.
  • Тип обложки Твёрдый переплёт
  • Количество страниц 768
  • Вес, г 1139
  • Размер 3.7x17.2x24.2
  • Издательство Вильямс
  • Год издания
  • ID товара 2818598

Отзывы

Оставьте отзыв и получите бонусы

Оставьте первый отзыв и получите за него бонусы.

Это поможет другим покупателям сделать правильный выбор.

5.0
3 оценки
0
0
0
0
3
Книга «Основы статистического обучения: интеллектуальный анализ данных, логический вывод и прогнозирование» есть в наличии в интернет-магазине «Читай-город» по привлекательной цене. Если вы находитесь в Москве, Санкт-Петербурге, Нижнем Новгороде, Казани, Екатеринбурге, Ростове-на-Дону или любом другом регионе России, вы можете оформить заказ на книгу Роберт Тибришани, Джером Фридман, Тревор Хасти «Основы статистического обучения: интеллектуальный анализ данных, логический вывод и прогнозирование» и выбрать удобный способ его получения: самовывоз, доставка курьером или отправка почтой. Чтобы покупать книги вам было ещё приятнее, мы регулярно проводим акции и конкурсы.