Przejdź do głównej treści
Otwórz wyszukiwarkę
Szukaj
Zamknij wyszukiwarkę Wyczyść Szukaj
Ulubione
Produkty w koszyku: 0. Zobacz szczegóły
  • 8865479826d9e996e8a78f8865581d3b
  • 8865479826d9e996e8a78f8865581d3b
  • 0ce5ecc18961f8c18feb5b73685aee2b
  • 0ce5ecc18961f8c18feb5b73685aee2b

Statystyczne systemy uczące się

Czas wysyłki: 3 dni

Parametry książki

  • Wydawnictwo Exit
  • Autor Jacek Koronacki, Jan Ćwik
  • Rok wydania 2015
  • Wydanie 2
Cena 56,99 zł
szt.
Dostępność:
dostępna
Zapytaj o produkt
Dostawa od 0,00 zł - ORLEN Paczka

ORLEN paczka darmowa dostawa od 49 zl

Pełny opis

Opinie

Specyfikacja

Bezpieczeństwo produktu

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

Parametry książki

  • Wydawnictwo Exit
  • Autor Jacek Koronacki, Jan Ćwik
  • Rok wydania 2015
  • Wydanie 2

    • Liczba ocen: 0
    Oceń i opisz
    Brak danych
    • orlen paliwo promka
    • 2
    Slajd z

    Promocje

    Opis

      Mogą Ci się spodobać