Келлехер Джон Д., Мак-Нейми Брайан, д`Арси Аоифе Основы машинного обучения для аналитического прогнозирования. Алгоритмы, рабочие примеры

Книга представляет собой учебник по машинному обучению с акцентом на коммерческие приложения. Она предлагает подробное описание наиболее важных подходов к машинному обучению, используемых в интеллектуальном анализе данных, охватывающих как теоретические концепции, так и практические приложения. Формальный математический материал дополняется пояснительными примерами, а примеры исследований иллюстрируют применение этих моделей в более широком контексте бизнеса. В книге рассмотрены информационное обучение, обучение на основе сходства, вероятностное обучение и обучение на основе ошибок. Описанию каждого из этих подходов предшествует объяснение основополагающей концепции, за которой следуют математические модели и алгоритмы, иллюстрированные подробными рабочими примерами. В книге рассматриваются методы оценки моделей прогнозирования и предлагаются два тематических исследования, которые описывают конкретные проекты анализа данных на каждом этапе разработки, начиная от формулирования бизнес-задачи и заканчивая реализацией аналитического решения. Книга может использоваться как учебник для студентов и аспирантов, специализирующихся в области машинного обучения, информатики, инженерии, математики и статистики, а также как справочник для профессионалов. Машинное обучение часто используется для построения прогностических моделей путем извлечения шаблонов из больших наборов данных. Эти модели используются в приложениях для прогнозирования данных, включая прогнозирование цен, оценку риска, прогнозирование поведения клиентов и классификацию документов. Этот вводный учебник предлагает подробное и целенаправленное рассмотрение наиболее важных подходов к компьютерному обучению, используемых в интеллектуальном анализе данных, охватывающих как теоретические концепции, так и практические приложения. Формальный математический материал дополняется пояснительными примерами, а примеры исследований иллюстрируют применение этих моделей в более широком контексте бизнеса. После обсуждения перехода от подготовки данных до понимания решения, в