Statystyczne systemy uczące się

Exit
Statystyczne systemy uczące się
Wysyłka:
1 - 3 dni robocze + czas dostawy
Sugerowana cena
47,25 PLN
Nasza cena
38,56 PLN
Oszczędzasz 19%
Najniższa cena w ciągu ostatnich 30 dni: 35,75 zł

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

Szczegóły

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

    Recenzje