Аннотация к книге "Основы статистического обучения. Интеллектуальный анализ данных, логический вывод и прогнозирование. Второе издание"
В книге излагаются основы статистического обучения для решения практических задач, возникающих в медицине, биологии, финансах и многих других отраслях науки и промышленности.
В частности, рассматриваются основные понятия и методы статистического обучения: линейная регрессия, нелинейная регрессия, линейные методы классификации, регуляризация, ядерное сглаживание, оценивание и выбор моделей, аддитивные модели, деревья классификации, нейронные сети, случайные леса и многое другое. Авторы...
В книге излагаются основы статистического обучения для решения практических задач, возникающих в медицине, биологии, финансах и многих других отраслях науки и промышленности.
В частности, рассматриваются основные понятия и методы статистического обучения: линейная регрессия, нелинейная регрессия, линейные методы классификации, регуляризация, ядерное сглаживание, оценивание и выбор моделей, аддитивные модели, деревья классификации, нейронные сети, случайные леса и многое другое. Авторы приводят множество примеров и иллюстраций применения этих методов на практике.
Авторы книги являются выдающимися авторитетами в математической статистике и машинном обучении: Тревор Хасти — обладатель звания ISI Highly Cited Author in Mathematics по версии ISI Web of Knowledge, Роберт Тибширани — изобретатель метода LASSO и обладатель Золотой медали Статистического общества Канады, Джером Фридман — широко известный специалист по машинному обучению и автор многочисленных монографий.
Книга представляет огромный интерес для специалистов.
В течение последнего десятилетия произошел взрыв в области вычислений и информационных технологий. Вместе с ним появились огромные объемы данных в различных областях, таких как медицина, биология, финансы и маркетинг. Проблема понимания этих данных привела к разработке новых статистических инструментов и породила новые научные дисциплины, такие как интеллектуальный анализ данных, машинное обучение и биоинформатика.
Многие из этих инструментов имеют общие научные основания, но часто описываются с помощью другой терминологии.
В настоящей книге описываются важные идеи в этих областях с единой теоретической точки зрения. Хотя этот подход является статистическим, упор делается на концепции, а не на математику. Приводится много примеров с широким использованием цветной графики. Книга представляет собой ценный источник информации для статистиков и всех, кто интересуется интеллектуальным анализом данных в науке или промышленности.
Охват книги широк: от обучения с учителем (прогнозирования) до обучения без учителя. В ней описаны нейронные сети, метод опорных векторов, деревья классификации и бустинг, который впервые всесторонне рассмотрен в книге, а не в отдельных публикациях.
В данном глубоко переработанном издании представлены многие темы, не охваченные в первом издании, включая графовые модели, случайные леса, ансамблевые методы, алгоритмы регрессии наименьших углов и алгоритмы построения траекторий для методов LASSO, неотрицательной факторизации матриц и спектральной кластеризации. В книге также есть глава о методах анализа "широких" данных (когда p больше, чем n), включая множественное тестирование и долю ложных отклонений гипотезы.
Стать гениальным изобретателем легко! Серия книг "РОБОФИШКИ" поможет вам создавать роботов, учиться и играть вместе с ними. Вы соберете на платформе Arduino настоящую компактную переносную экостанцию, позволяющую контролировать в помещении качество воздуха, температуру, освещенность и другие параметры. Для технического творчества в школе и дома, а также на занятиях в робототехнических кружках.
Издательство:
Лаборатория знаний
Дата выхода: декабрь 2018
Каким бы опытом программирования на JavaScript вы ни обладали, скорее всего, вы не понимаете язык в полной мере. Это лаконичное, но при этом глубоко продуманное руководство познакомит вас с областями видимости, замыканиями, ключевым словом this и объектами – концепциями, которые необходимо знать для более эффективного и производительного программирования на JS. Вы узнаете, как и почему они работают, и как...
Мама мышка и её мышонок отправляются на прогулку по лесу слушать чудесное пение птиц и собирать сладкие ягоды. И для мамы нет ничего важнее и никого любимее на свете, чем её маленький сынишка.
Эта книга превратила бизнес-консультанта Джона П. Стрелеки в знаменитого писателя и вдохновляющего коуча. Она издана миллионными тиражами и переведена на 30 языков. Каждый из нас время от времени задает себе вопросы: "кто я?", "куда я иду?", "счастлив ли я?". Но найти ответы и следовать своему собственному пути не так-то просто. Главный герой этой книги Джон едва ли пытался осмыслить свою жизнь до того...
Оставить комментарий