Prom – найбільший маркетплейс України

Fundamentals of Machine Learning for Predictive Data Analytics: Algorithms, Worked Examples, and Case Studies,

Код: sku41560
В наявності
від 610 /міс
1 221 
New
Оплатити частинами

Доставка

  • Іконка доставки
    Підписка на доставку Smart
    Безкоштовно — у відділення Нової Пошти
  • Іконка доставки
    Нова Пошта (Безкоштовно за умови)

Оплата та гарантії

  • Іконка оплати
    Безпечна оплата карткою
    Зображення для Безпечна оплата карткою
    Без переплат
    Prom гарантує безпеку
    Повернемо гроші при відмові від посилки
  • Іконка оплати
    Оплатити частинами
    Зображення для Оплатити частинами
    Без переплат*, від 610 ₴ / міс.
  • Іконка оплати
    Післяплата
    Нова Пошта
  • Іконка оплати
    Оплата на рахунок
    IBAN UA943052990000026009026215754
Fundamentals of Machine Learning for Predictive Data Analytics: Algorithms, Worked Examples, and Case Studies, - фото 1 - id-p2629993949

Характеристики та опис

Друкчорно-білий
МоваEnglish
Папірбілий, офсет
Станнова книга
Fundamentals of Machine Learning for Predictive Data Analytics: Algorithms, Worked Examples, and Case Studies, John D. Kelleher, Brian Mac Namee, Aoife D'Arcy, more купить книгу в Україні

Обкладинка - тверда

Рік видання - 2015

Кількість сторінок - 624

Папір - білий, офсет

Про книгу Fundamentals of Machine Learning for Predictive Data Analytics: Algorithms, Worked Examples, and Case Studies, John D. Kelleher, Brian Mac Namee, Aoife D'Arcy, more

A comprehensive introduction to the most important machine learning approaches used in predictive data analytics, covering both theoretical concepts and practical applications.

Machine learning is often used to build predictive models by extracting patterns from large datasets. These models are used in predictive data analytics applications including price prediction, risk assessment, predicting customer behavior, and document classification. This introductory textbook offers a detailed and focused treatment of the most important machine learning approaches used in predictive data analytics, covering both theoretical concepts and practical applications. Technical and mathematical material is augmented with explanatory worked examples, and case studies illustrate the application of these models in the broader business context.

After discussing the trajectory from data to insight to decision, the book describes four approaches to machine learning: information-based learning, similarity-based learning, probability-based learning, and error-based learning. Each of these approaches is introduced by a nontechnical explanation of the underlying concept, followed by mathematical models and algorithms illustrated by detailed worked examples. Finally, the book considers techniques for evaluating prediction models and offers two case studies that describe specific data analytics projects through each phase of development, from formulating the business problem to implementation of the analytics solution. The book, informed by the authors' many years of teaching machine learning, and working on predictive data analytics projects, is suitable for use by undergraduates in computer science, engineering, mathematics, or statistics; by graduate students in disciplines with applications for predictive data analytics; and as a reference for professionals.

Read more

Fundamentals of Machine Learning for Predictive Data Analytics: Algorithms, Worked Examples, and Case Studies, John D. Kelleher, Brian Mac Namee, Aoife D'Arcy, more

Також купити цю книгу Ви можете по посиланню

Запитання та відповіді

0
Хочеш дізнатися більше про товар? Запитуй — продавець залюбки підкаже.
Був online: Сьогодні
Рідіт
99% позитивних відгуків