Ешь, двигайся, спи Жесткий подход Дэна Кеннеди Телефоны Бизбук - c 10 до 18 по будним дням
 
Наши проекты:
Вход для зарегистрированных пользователей
Регистрация нового пользователя
Каталог книг Новинки Анонсы Заказы / Корзина Рассылка Оплата и Доставка Контакты
Вы находитесь в разделе каталога:
• Основы статистического обучения: интеллектуальный анализ данных, логический вывод и прогнозирование, Тревор Хасти, Роберт Тибширани, Джером Фридман


Основы статистического обучения: интеллектуальный анализ данных, логический вывод и прогнозирование
Основы статистического обучения: интеллектуальный анализ данных, логический вывод и прогнозирование
новинка
Тревор Хасти, Роберт Тибширани, Джером Фридман
Год выпуска: 2019
Изд-во: Диалектика-Вильямс
ISBN: 978-5-907144-42-2
Переплёт: твердый
800 страниц
Книга "Основы статистического обучения: интеллектуальный анализ данных, логический вывод и прогнозирования" — подходящий источник знаний для тех, кто хочет лучше разобраться в Data mining, машинном обучении и биоинформатике, используя статистический подход. Четкие определения понятий сопровождаются в книге цветными иллюстрациями

В течение последнего десятилетия произошел стремительный рост вычислительных и информационных технологий. Благодаря этому в различных областях, таких как медицина, биология, финансы и маркетинг, появилась возможность обрабатывать огромные объемы данных. Необходимость понимания этих данных привела к разработке новых инструментов в области статистики и породила новые области, такие как интеллектуальный анализ данных, машинное обучение и биоинформатика. Многие из этих инструментов имеют общие основы, но часто выражаются с помощью разных терминов

В книге "Основы статистического обучения: интеллектуальный анализ данных, логический вывод и прогнозирования" описываются важные идеи, существующие в этих областях, на основе общего концептуального подхода. Хотя этот подход является статистическим, акцент делается на концепциях, а не на математике. Авторы приводят много примеров с широким использованием графических иллюстраций

В частности, в книге «Основы статистического обучения» рассматриваются основные понятия и методы статистического обучения: линейная регрессия, нелинейная регрессия, линейные методы классификации, регуляризация, ядерное сглаживание, оценивание и выбор моделей, аддитивные модели, деревья классификации, создание повторных выборок, нейронные сети, случайные леса и многое другое. Авторы приводят множество примеров и цветных иллюстраций применения этих методов на практике

Книга "Основы статистического обучения: интеллектуальный анализ данных, логический вывод и прогнозирования" представляет собой ценный источник знаний для статистиков и всех, кто интересуется обработкой данных в науке или промышленности. Диапазон тем, охваченных книгой, обширен: от обучения с учителем (прогнозирования) до обучения без учителя, включая нейронные сети, метод опорных векторов, деревья классификации и бустинг

Новое издание книги «Основы статистического обучения: интеллектуальный анализ данных, логический вывод и прогнозирование» (2-е издание) содержит множество тем, не охваченных в первом издании, включая графовые модели, случайные леса, ансамблевые методы, метод наименьших углов и LASSO, алгоритмы неотрицательной матричной факторизации и спектральной кластеризации. В книгу включена также глава о методах обработки “широких” данных, включая множественное тестирование и оценивание уровня ложноположительных результатов.

Книга представляет огромный интерес для специалистов, применяющих методы статистического обучения (машинного обучения), а также для студентов, изучающих компьютерные науки (информатику)

Об авторах:
Тревор Хасти, Роберт Тибширани и Джером Фридман
работают профессорами статистики в Стэнфордском университете
Они являются выдающимися исследователями в этой области: Хасти и Тибширани разработали обобщенные аддитивные модели и написали популярную книгу на эту тему. Хасти — соавтор большой части программного обеспечения для статистического моделирования в среде R/S-PLUS и изобретатель алгоритма поиска главных кривых и поверхностей
Роберт Тибширани предложил метод LASSO и является соавтором очень успешной книги «Introduction to the Bootstrap»
Джером Фридман — соавтор многих инструментов для интеллектуального анализа данных, включая CART, MARS, а также методов поиска наилучшей проекции и градиентного бустинга


Хотите оставить отзыв? У Вас возникли вопросы о книге "Основы статистического обучения: интеллектуальный анализ данных, логический вывод и прогнозирование, Тревор Хасти, Роберт Тибширани, Джером Фридман" ? Пишите:

* Текст сообщения:
 
  Отправить
Поиск по каталогу
 поиск в аннотациях
Искать

* Подробнее об условиях доставки смотрите в разделе "Оплата и Доставка" нашего магазина.
Если у Вас возникли вопросы как подобрать и купить книги в нашем интернет-магазине звоните с 9 до 18 по будним дням: Киев 331-04-53, Водафон (050) 809-56-66, Киевстар (067) 408-26-36, Лайф (063) 227-24-47, Интертелеком (094) 831-04-53 или пишите нам

 
   
  Programming - Dmitriy Kotov & Andrey Kotov