Машинное обучение сквозь призму Excel. Примеры и упражнения
- Добавил: literator
- Дата: 30-12-2024, 20:48
- Комментариев: 0
![](/uploads/posts/2024-12/thumbs/1735581371_mashobuchskvozprizmuexcel.jpg)
Автор: Хун Чжоу
Издательство: ДМК Пресс
Год: 2025
Страниц: 272
Язык: русский
Формат: pdf
Размер: 33.7 MB
Изучение датамайнинга на примерах и упражнениях в этой книге позволит вам заглянуть за кулисы сложных методов и научиться эффективно работать с данными. По мнению автора, постигать датамайнинг и модели анализа данных лучше всего на практике, выполняя действия одно за другим. В отличие от большинства специализированных инструментов, которые работают по принципу «черного ящика», Excel позволяет просматривать промежуточные результаты в процессе применения метода и досконально понимать происходящее.
Техники датамайнинга подразделяются на методы обучения с учителем (supervised) и без учителя (unsupervised). Методы обучения с учителем предполагают наличие обучающего набора данных (training dataset) для, собственно, обучения прикладных программ или алгоритмов (такие программы и алгоритмы часто именуют машинами (machine)). Эти алгоритмы обучаются до оптимального состояния, что приводит к образованию так называемой модели (model). Именно поэтому процесс обучения часто называют моделированием. Методы датамайнинга также можно подразделить на параметрические (parametric) и непараметрические (nonparametric). С точки зрения параметрических методов модель представляет собой всего лишь набор параметров, или правил, выявленных в процессе обучения, которые предположительно идеально подходят для работы с обучающим набором. Непараметрические методы не приводят к образованию наборов параметров. Вместо этого они динамически оценивают входящие данные на основе существующего набора данных.
Издание предназначено всем желающим освоить основные методы машинного обучения. Для чтения потребуются базовые навыки работы с Excel.
Скачать Машинное обучение сквозь призму Excel. Примеры и упражнения
![](/templates/LitmyL/images/LitMyru.png)
[related-news] [/related-news]
Внимание
Уважаемый посетитель, Вы зашли на сайт как незарегистрированный пользователь.
Мы рекомендуем Вам зарегистрироваться либо войти на сайт под своим именем.
Уважаемый посетитель, Вы зашли на сайт как незарегистрированный пользователь.
Мы рекомендуем Вам зарегистрироваться либо войти на сайт под своим именем.