Firmowe
Rok wydania: 2021
Okładka: Miękka
Stan: Nowe
Opis
Statystyczne systemy uczące się
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
- Autor: Koronacki Jacek, Ćwik Jan
- Wydawnictwo: Exit
- Seria wydawnicza:
- Rok wydania: 2021
- Język:
- Oprawa: miękka
- Liczba stron: 328
- Format:
- Numer ISBN: 9788360434567
- Kod paskowy (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 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
- Autor: Koronacki Jacek, Ćwik Jan
- Wydawnictwo: Exit
- Seria wydawnicza:
- Rok wydania: 2021
- Język:
- Oprawa: miękka
- Liczba stron: 328
- Format:
- Numer ISBN: 9788360434567
- Kod paskowy (EAN): 9788360434567
ID: 1068509853
Skontaktuj się
Dodane dzisiaj o 07:23
Statystyczne systemy uczące się. Exit
Tylko przedmiot
54,80 zł
do negocjacji
Przedmiot z Pakietem Ochronnym

Lokalizacja
Zwroty
Pakiet OchronnyZakup od przedsiębiorcy
Zwróć przedmiot, jeśli jest uszkodzony lub niezgodny z opisem. Zgłoś problem do 48 h od otrzymania przedmiotu. Szczegóły
Zwróć przedmiot do 14 dni od jego otrzymania przy zakupie od przedsiębiorcy. Skontaktuj się bezpośrednio ze sprzedającym, żeby zorganizować zwrot przedmiotu. Szczegóły
