Популярно и увлекательно освещены современные возможности анализа данных и машинного обучения, являющегося трендом современной компьютерной аналитики. В изложении упор сделан на понимании методов и их применении к практическим задачам. «Делайте вслед за нами, и вы научитесь анализировать данные!» – основной лейтмотив книги. Подробно описаны классические статистические методы, включая многомерные методы: кластерный, дискриминантный анализ, множественная регрессия, факторный анализ, метод главных компонент, анализ выживаемости и регрессия Кокса. В отдельных главах изложены нейросетевые методы, методы добычи данных, деревья классификации и регрессии (CART – модели). Рассмотрены примеры из различных областей человеческой деятельности: промышленности, ритейла, инфокоммуникаций, бизнеса, медицины. Специальные главы посвящены теории вероятностей и методам оптимизации, лежащим в основе методов машинного обучения. Книга отражает многолетний опыт автора в решении прикладных задач и участия в значимых проектах. Синтез современных технологий и понимание методов позволяет добиться успеха в решении конкретных прикладных задач.

Для широкого круга читателей: инженеров, технологов, менеджеров, аналитиков, врачей, исследователей, интересующихся современными аналитическими методами и технологиями анализа данных и машинного обучения и их применением на практике.

Владимир Павлович Боровиков – известный российский аналитик, окончил с отличием факультет Вычислительной математики и кибернетики МГУ им. Ломоносова, кандидат физико-математических наук по специальности теория вероятностей и математическая статистика. Занимался сследовательской работой в области непараметрической статистики в Германии в должности приглашенного профессора. Автор ряда книг и более 40 статей по методологии и технологии анализа данных на компьютере.

Купить этот курс за 109 рублей

Возможно Вас заинтересует

[Jason Cannon] Linux Administration Bootcamp: Go from Beginner to Advanced

Автор: Jason Cannon Название: Linux [...]

[Udemy] Telegram Chatbot Bootcamp using JavaScript (2019)

Автор: Udemy Название: Telegram Chatbot [...]

[ITVDN] Видео курс StartIT QA Start Web Testing

Автор: ITVDN Название: Видео курс [...]

[Aygul Shydullina] Наращивание ногтей. 4 техники! (2019)

Автор: Aygul Shydullina Название: Наращивание [...]

PHP парсеры – полный курс в записи (Дмитрий Лаврик)

Подробная программа курса Урок 1 [...]

Акулич (2017)

Маркетинг в оптовой торговле Автор: [...]

Раскрутка сайта и маркетинг – Стеценко (2018)

Автор: Стеценко Виталий Название: Раскрутка [...]

Осипов (2017)

Онлайн Марафон Гормональный баланс Автор: [...]

ИНСТАГРАМ ОТ 0 ДО 100 000 ПОДПИСЧИКОВ

Сейчас Инстаграм – это площадка, [...]

Разработка тестов на Java с использованием Selenium 2.0

Название: Разработка тестов на Java [...]

[Антон Маркин] НАУЧИСЬ ПРОДВИГАТЬ САЙТЫ ПО SEO (2018)

Автор: Антон Маркин Название: НАУЧИСЬ [...]

[Михаил Русаков] Своя Web-студия за 55 дней (2017)

Автор: Михаил Русаков Название: Своя [...]

[Специалист] Программирование на Python 3. Библиотеки Pandas, numpy, Matplotlib

Автор: Специалист Название: Программирование на [...]

Бина, Репнин (2007)

Природа Пенты и Ва (2007) [...]

[HTML Academy] Интенсивный онлайн-курс «Базовый JavaScript» №1

Автор: HTML Academy Название: Интенсивный [...]

Богиня в тебе. Тариф – Продвинутый (2021)

Из депрессии, с долгами в [...]

[Константин Довлатов] Деньги ПРО 2.0 Перепрошивка денежного мышления (2019)

Автор: Константин Довлатов Название: Деньги [...]

[Майкл Доусон] Программируем на Python

Эта книга – идеальное пособие [...]

Добавить комментарий