СТАТИСТИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ ОБУЧЕНИЯ ЯЦЕК КОРОНАЦКИ, ЯН ЧВИК

Товар

2 238  ₽
СТАТИСТИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ ОБУЧЕНИЯ ЯЦЕК КОРОНАЦКИ, ЯН ЧВИК

Доставка

  • Почта России

    1413 ₽

  • Курьерская доставка EMS

    1769 ₽

Характеристики

Артикул
14704215586
Состояние
Новый
Język publikacji
polski
Tytuł
Statystyczne systemy uczące się
Autor
Jacek Koronacki
Nośnik
książka papierowa
Okładka
miękka
Rok wydania
2005
Waga produktu z opakowaniem jednostkowym
0.53 kg
Wydawnictwo
Exit
Liczba stron
327
Numer wydania
2
Szerokość produktu
16.3 cm
Wysokość produktu
24 cm

Описание

Statystyczne systemy uczące się

Jacek Koronacki, Jan Ćwik

STATYSTYCZNE SYSTEMY UCZĄCE SIĘ JACEK KORONACKI, JAN ĆWIK
  • Wydawca: Exit
  • Rok wydania: 2023
  • Oprawa: Miękka
  • Format: 16.0x24.0cm
  • Ilość stron: 328

Systemy uczące się to algorytmiczne metody uczenia się na podstawie danych. Niesłychany wzrost mocy obliczeniowej komputerów oraz pojemności ich pamięci stworzył możliwości zarówno gromadzenia olbrzymich ilości informacji, jak i ich przetwarzania. Systemy uczące się są dziś podstawą tzw. eksploracji danych, inaczej inteligentnej analizy danych, czyli - by użyć powszechnie stosowanego terminu anglojęzycznego - analiz o nazwie data mining. SPIS TREŚCI Przedmowa do wydania pierwszego Przedmowa do wydania drugiego 1. Liniowe metody klasyfikacji 1.1. Klasyfikacja pod nadzorem - wprowadzenie 1.2. Fisherowska dyskryminacja liniowa 1.3. Dyskryminacja oparta na regresji linowej i logistycznej 1.4. Perceptron Rosenblatta 2. Metody klasyfikacji oparte na rozkładach prawdopodobieństwa 2.1. Klasyfikator bayesowski i metoda największej wiarogodności 2.2. Optymalność reguły bayesowskiej 2.3. Praktyczna konstrukcja klasyfikatorów 3. Metody klasyfikacji oparte na nieparametrycznej estymacji 3.1. Wprowadzenie 3.2. Nieparametryczna estymacja rozkładów w klasach 3.3. Metoda najbliższych sąsiadów 4. Drzewa klasyfikacyjne i rodziny klasyfikatoró 4.1. Wprowadzenie 4.2. Reguły podziału 4.3. Reguły przycinania drzew 4.4. Drzewa klasyfikacyjne - uwagi 4.5. Rodziny klasyfikatorów - algorytmy bagging i boosting 4.6. Rodziny klasyfikatorów - lasy losowe 5. Analiza regresji 5.1. Globalne modele parametryczne 5.2. Regresja nieparametryczna 5.3. Efekty losowe i liniowe modele mieszane 5.4. Uwagi końcowe 6. Uogólnienia metod liniowych 6.1. Dyskryminacja elastyczna 6.2. Maszyny wektoró podpierających 7. Systemy uczące się pod nadzorem - podsumowanie, uwagi dodatkowe 7.1. Podsumowanie 7.2. Uwagi dodatkowe 8. Metody rzutowania, wykrywania zmiennych ukrytych 8.1. Systemy uczące się bez nadzoru - wprowadzenie 8.2. Analiza skłądowych głównych 8.3. Estymacja gęstości wzdłuż interesujących rzutów 8.4. Analiza czynnikowa i analiza skłądowych niezależnych 8.5. Podobieństwo, odmienność i odległość między obiektami 8.6. Skalowanie wielowymiarowe 8.7. Metody jąrowe w systemach uczących się 9. Analiza skupień 9.1. Metody kombinatoryczne 9.2. Metody hierarchiczne - dendrogramy 9.3. Inne metody klasyczne 9.4. Trzy nieklasyczne podejścia do analizy skupień Książki cytowane Skorowidz

[Stamp,9788360434567,1/4/2024 2:33:41 PM]

Гарантии

  • Гарантии

    Мы работаем по договору оферты и предоставляем все необходимые документы.

  • Лёгкий возврат

    Если товар не подошёл или не соответсвует описанию, мы поможем вернуть его.

  • Безопасная оплата

    Банковской картой, электронными деньгами, наличными в офисе или на расчётный счёт.

Отзывы о товаре

Рейтинг товара 4.92 / 5

13 отзывов

Russian English Polish