Статистические методы интеллектуального анализа данных

-33%

Описание и характеристики

Рассмотрены основные методы статистической обработки данных и машинного обучения и их реализация на языке R. Изложены принципы разработки информационных систем и моделей, основанных на данных. Приведены примеры использования методов машинного обучения при решении прикладных задач. Рассмотрены подготовка данных, работа с временными рядами, методы классификации и кластеризации, способы обучения (с учителем, без учителя, с подкреплением), классические методы интеллектуального анализа данных, способы проверки адекватности получаемых моделей, их сравнения и выбора. В конце разделов приведены вопросы для самоконтроля и задания.
Материал соответствует курсам «Статистические методы интеллектуального анализа данных» и «Интеллектуальные системы» при подготовке магистрантов по направлению «Автоматизация технологических процессов и производств». Исходные данные и коды всех примеров на языке R могут быть скачаны с сайта издательства.
ID товара 2822898
Издательство BHV-CПб
Год издания
ISBN 978-5-9775-6733-6
Количество страниц 240
Размер 1x16.4x23.3
Тип обложки Мягкий переплёт
Тираж 1000
Вес, г 289
615 ₽
919 ₽
+ до 92 бонусов
Осталось мало

В магазины сети, бесплатно

СегодняАдреса магазинов

Другие способы доставки
2
Наличие в магазинах
от 759 ₽
Москва Нет в наличии
Есть в других городах, 6 магазинов 
Посмотреть наличие

Отзывы

15 бонусов

за полезный отзыв длиной от 300 символов

15 бонусов

если купили в интернет-магазине «Читай-город»

Полные правила начисления бонусов за отзывы
Оставьте отзыв и получите бонусы
Оставьте первый отзыв и получите за него бонусы.
Это поможет другим покупателям сделать правильный выбор.
Рассмотрены основные методы статистической обработки данных и машинного обучения и их реализация на языке R. Изложены принципы разработки информационных систем и моделей, основанных на данных. Приведены примеры использования методов машинного обучения при решении прикладных задач. Рассмотрены подготовка данных, работа с временными рядами, методы классификации и кластеризации, способы обучения (с учителем, без учителя, с подкреплением), классические методы интеллектуального анализа данных, способы проверки адекватности получаемых моделей, их сравнения и выбора. В конце разделов приведены вопросы для самоконтроля и задания.
Материал соответствует курсам «Статистические методы интеллектуального анализа данных» и «Интеллектуальные системы» при подготовке магистрантов по направлению «Автоматизация технологических процессов и производств». Исходные данные и коды всех примеров на языке R могут быть скачаны с сайта издательства.