Záleží nám na vašom súkromí
Pomocou súborov cookie a súvisiacich technológií, ako aj spracovaním vašich údajov môžeme lepšie prispôsobiť zobrazovaný obsah vašim potrebám.Udelením súhlasu s ukladaním informácií na vašom koncovom zariadení alebo s prístupom k informáciám a spracovaním údajov, a to aj v oblasti profilovania, trhu a štatistickej analýzy, budete môcť na stránkach Allegro ešte ľahšie nájsť presne to, čo hľadáte a čo potrebujete.Správcami vašich údajov bude spoločnosť Allegro, ako aj niektorí partneri, s ktorými spolupracujeme.
Jednoduchšie používanie našich stránok, zobrazovanie a meranie personalizovaného obsahu a reklám, vytváranie štatistík a zlepšovanie funkčnosti.Súhlas je dobrovoľný. Môžete ho kedykoľvek odvolať alebo obnoviť v záložke Nastavenia súborov cookie na hlavnej stránke. Odvolanie súhlasu nemá vplyv na zákonnosť spracovania vykonaného pred odvolaním.
zásady používania súborov cookiezásady ochrany osobných údajovĎalšie produkty od tohto predajcu
- 10,69 €
- Głupie ptaki Polski. Przewodnik świadomego obserwatora
- od 0 € so
- 11,99 €
- W co grają ludzie. Psychologia stosunków międzyludzkich
- od 0 € so
- 46,99 €
- Biologia Campbella
- za 0 € so
Opis
Statystyczne systemy uczące się (książka)
- Autor: Koronacki Jacek, Ćwik Jan
- Wydawnictwo: Exit
- Rok wydania: 2021
- Oprawa: miękka
- Liczba stron: 328
- Numer ISBN: 9788360434567
- Kod paskowy (EAN): 9788360434567
Książka "Statystyczne systemy uczące się" - opis
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
Kupujete s Allegro Protect. Všetky nákupy s vrátením peňazí do 48 h. Zobraziť podrobnosti
Niektoré texty boli preložené automaticky. Dajte nám vedieť, ak ste si všimli jazykovú chybu.
Prezeráte si ponuky produktu Statystyczne systemy uczące się Jacek Koronacki, Jan Ćwik. Vidíte ponuku iného produktu? Nahláste nám to