«Интеллектуальный анализ данных: практические инструменты и методы машинного обучения» (серия Morgan Kaufmann по системам управления данными) на русском
#1721877
Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques (Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems) (978-0128043578)
Купить и скачать электронную книгу в форматах PDF, EPUB, FB2, MOBI
Ian H. Witten | #276: Анализ данных
«Добыча данных: Практические инструменты и методы машинного обучения, четвертое издание» предлагает основательное изучение концепций машинного обучения, а также практические советы по применению этих инструментов и методов в реальных ситуациях добычи данных. Это долгожданное четвертое издание самой известной работы по добыче данных и машинному обучению обучает читателей всему, что им нужно знать для начала работы, от подготовки входных данных, интерпретации выходных данных и оценки результатов до алгоритмических методов, лежащих в основе успешных подходов к добыче данных.
Обширные обновления отражают технические изменения и модернизацию, произошедшие в этой области со времени выхода последнего издания, включая существенные новые главы по вероятностным методам и глубокому обучению. К книге прилагается новая версия популярного программного обеспечения для машинного обучения WEKA от Университета Вайкато. Авторы Виттен, Франк, Холл и Пал рассматривают современные методы в сочетании с передовыми методами современных исследований.
Пожалуйста, посетите веб-сайт, посвященный книге, по адресу cs.waikato.ac.nz/~ml/weka/book.html.
Он содержит
— Презентации PowerPoint для глав 1–12. Это очень всеобъемлющий учебный ресурс, содержащий множество слайдов PowerPoint, охватывающих каждую главу книги.
— Онлайн-приложение по рабочей среде Weka; еще одно очень подробное учебное пособие по программному обеспечению с открытым исходным кодом, которое прилагается к книге.
- Оглавление, в котором выделены многочисленные новые разделы 4-го издания, а также обзоры 1-го издания, исправления и т. д.
- Дает основательную базу знаний по концепциям машинного обучения, а также практические советы по применению инструментов и методов в проектах по анализу данных.
- Представляет конкретные советы и методы повышения производительности, которые работают за счет преобразования входных или выходных данных в методах машинного обучения.
— Включает в себя загружаемый программный инструментарий WEKA, представляющий собой исчерпывающую коллекцию алгоритмов машинного обучения для задач интеллектуального анализа данных, в удобном интерактивном интерфейсе.
- Включает в себя онлайн-курсы с открытым доступом, знакомящие с практическим применением материала книги.
Обширные обновления отражают технические изменения и модернизацию, произошедшие в этой области со времени выхода последнего издания, включая существенные новые главы по вероятностным методам и глубокому обучению. К книге прилагается новая версия популярного программного обеспечения для машинного обучения WEKA от Университета Вайкато. Авторы Виттен, Франк, Холл и Пал рассматривают современные методы в сочетании с передовыми методами современных исследований.
Пожалуйста, посетите веб-сайт, посвященный книге, по адресу cs.waikato.ac.nz/~ml/weka/book.html.
Он содержит
— Презентации PowerPoint для глав 1–12. Это очень всеобъемлющий учебный ресурс, содержащий множество слайдов PowerPoint, охватывающих каждую главу книги.
— Онлайн-приложение по рабочей среде Weka; еще одно очень подробное учебное пособие по программному обеспечению с открытым исходным кодом, которое прилагается к книге.
- Оглавление, в котором выделены многочисленные новые разделы 4-го издания, а также обзоры 1-го издания, исправления и т. д.
- Дает основательную базу знаний по концепциям машинного обучения, а также практические советы по применению инструментов и методов в проектах по анализу данных.
- Представляет конкретные советы и методы повышения производительности, которые работают за счет преобразования входных или выходных данных в методах машинного обучения.
— Включает в себя загружаемый программный инструментарий WEKA, представляющий собой исчерпывающую коллекцию алгоритмов машинного обучения для задач интеллектуального анализа данных, в удобном интерактивном интерфейсе.
- Включает в себя онлайн-курсы с открытым доступом, знакомящие с практическим применением материала книги.