Statystyczne systemy uczące się

,

Książka

Statystyczne systemy uczące się

,

  • Wydawnictwo: Exit
  • Rok wydania: 2021
  • ISBN: 9788360434567
  • Ilość stron: 328
  • Oprawa: Miękka
Wysyłka:
1 - 3 dni robocze + czas dostawy*Przy zamówieniu większej ilości egzemplarzy czas realizacji zamówienia może ulec wydłużeniu
Cena katalogowa 47,25 PLN brutto
Cena dostępna po zalogowaniu
Dodaj do Schowka
Zaloguj się
Przypomnij hasło
×
×
Cena 47,25 PLN
Dodaj do Schowka
Zaloguj się
Przypomnij hasło
×
×

Opis: Statystyczne systemy uczące się - Jacek Koronacki, Jan Ćwik

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: Statystyczne systemy uczące się - Jacek Koronacki, Jan Ćwik

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: Statystyczne systemy uczące się - Jacek Koronacki, Jan Ćwik

Zaloguj się
Przypomnij hasło
×
×


Klienci, którzy kupili oglądany produkt kupili także:

Inne pozycje tego autora: Jacek Koronacki, Jan Ćwik (1)