Statystyczne systemy uczące się Jacek Koronacki, Jan Ćwik

Товар

2 179  ₽
Statystyczne systemy uczące się Jacek Koronacki, Jan Ćwik

Доставка

  • Почта России

    1508 ₽

  • Курьерская доставка EMS

    1888 ₽

Характеристики

Артикул
15204300632
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

Statystyczne systemy uczące się Jacek Koronacki, Jan Ćwik
  • Autor: Koronacki Jacek, Ćwik Jan
  • Wydawnictwo: Exit
  • Rok wydania: 2021
  • Ilość stron: 328
  • Oprawa: Miękka
  • EAN: 9788360434567

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 TREŚCIPrzedmowa do wydania pierwszegoPrzedmowa do wydania drugiego1. Liniowe metody klasyfikacji1.1. Klasyfikacja pod nadzorem - wprowadzenie1.2. Fisherowska dyskryminacja liniowa1.3. Dyskryminacja oparta na regresji linowej i logistycznej1.4. Perceptron Rosenblatta2. Metody klasyfikacji oparte na rozkładach prawdopodobieństwa2.1. Klasyfikator bayesowski i metoda największej wiarogodności2.2. Optymalność reguły bayesowskiej2.3. Praktyczna konstrukcja klasyfikatorów3. Metody klasyfikacji oparte na nieparametrycznej estymacji3.1. Wprowadzenie3.2. Nieparametryczna estymacja rozkładów w klasach3.3. Metoda najbliższych sąsiadów4. Drzewa klasyfikacyjne i rodziny klasyfikatoró4.1. Wprowadzenie4.2. Reguły podziału4.3. Reguły przycinania drzew4.4. Drzewa klasyfikacyjne - uwagi4.5. Rodziny klasyfikatorów - algorytmy bagging i boosting4.6. Rodziny klasyfikatorów - lasy losowe5. Analiza regresji5.1. Globalne modele parametryczne5.2. Regresja nieparametryczna5.3. Efekty losowe i liniowe modele mieszane5.4. Uwagi końcowe6. Uogólnienia metod liniowych6.1. Dyskryminacja elastyczna6.2. Maszyny wektoró podpierających7. Systemy uczące się pod nadzorem - podsumowanie, uwagi dodatkowe7.1. Podsumowanie7.2. Uwagi dodatkowe8. Metody rzutowania, wykrywania zmiennych ukrytych8.1. Systemy uczące się bez nadzoru - wprowadzenie8.2. Analiza skłądowych głównych8.3. Estymacja gęstości wzdłuż interesujących rzutów8.4. Analiza czynnikowa i analiza skłądowych niezależnych8.5. Podobieństwo, odmienność i odległość między obiektami8.6. Skalowanie wielowymiarowe8.7. Metody jąrowe w systemach uczących się9. Analiza skupień9.1. Metody kombinatoryczne9.2. Metody hierarchiczne - dendrogramy9.3. Inne metody klasyczne9.4. Trzy nieklasyczne podejścia do analizy skupieńKsiążki cytowaneSkorowidz

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