Нет отзывов
Аннотация
| Издательство | |
|---|---|
| Переплет | Твёрдый переплёт |
| Страниц | 456 |
| Год, тираж | 2017, 200 экз. |
Не в наличии
Отзывы
0Описание и характеристики
Книга представляет собой доступно изложенное введение в статистическое обучение - незаменимый набор инструментов, позволяющих извлечь полезную информацию из больших и сложных наборов данных, которые начали возникать в последние 20 лет в таких областях, как биология, экономика, маркетинг, физика и др. В этой книге описаны одни из наиболее важных методов моделирования и прогнозирования, а также примеры их практического применения. Рассмотренные темы включают линейную регрессию, классификацию, создание повторных выборок, регуляризацию, деревья решений, машины опорных векторов, кластеризацию и др. Описание этих методов сопровождается многочисленными иллюстрациями и практическими примерами. Поскольку цель этого учебника заключается в продвижении методов статистического обучения среди практикующих академических исследователей и промышленных аналитиков, каждая глава включает примеры практической реализации соответствующих методов с помощью R - чрезвычайно популярной среды статистических вычислений с открытым кодом. Издание рассчитано на неспециалистов, которые хотели бы применять современные методы статистического обучения для анализа своих данных. Предполагается, что читатели ранее прослушали лишь курс по линейной регрессии и не обладают знаниями матричной алгебры.
| Код | 2653357 |
|---|---|
| Издательство | |
| Переплет | Твёрдый переплёт |
| Кол-во страниц | 456 |
| Год издания | 2017 |
| Тираж | 200 экз. |
| ISBN | 978-5-9706-0495-3 |
| Раздел | Общие вопросы IT |
| Размеры | 2.7 см × 17.1 см × 24.2 см |
| Вес | 0.85 кг |