Учебник посвящён интеллектуальному анализу данных — извлечению скрытых закономерностей из больших массивов информации. Для студентов направлений «Прикладная информатика», «Бизнес-информатика», «Экономика» (бакалавриат и магистратура), а также начинающих аналитиков. Как превратить сырые данные в полезные знания? Как выбрать метод машинного обучения и реализовать его на Python? Читатель научится очищать и подготавливать данные, строить модели классификации, регрессии, кластеризации, выявлять ассоциативные правила, анализировать тексты и социальные сети. Все методы проиллюстрированы примерами кода с использованием scikit-learn, pandas, matplotlib. Материал структурирован от основ к углублённым темам, что позволяет изучать его последовательно или выборочно

Интеллектуальный анализ данных. Учебник для вузов
ПрочиеУчебник посвящён интеллектуальному анализу данных — извлечению скрытых закономерностей из больших массивов информации. Для студентов направлений «Прикладная информатика», «Бизнес-информатика», «Экономика» (бакалавриат и магистратура), а также начинающих аналитиков. Как превратить сырые данные в полезные знания? Как выбрать метод машинного обучения и реализовать его на Python? Читатель научится очищать и подготавливать данные, строить модели классификации, регрессии, кластеризации, выявлять ассоциативные правила, анализировать тексты и социальные сети. Все методы проиллюстрированы примерами кода с использованием scikit-learn, pandas, matplotlib. Материал структурирован от основ к углублённым темам, что позволяет изучать его последовательно или выборочно
$41.49
| Вес | 17.6 унция |
|---|---|
| Габариты | 21.59 × 14.48 × 2.54 дюйм |
| handling_time | 25 days |
| Издательство | |
| Серия | |
| переплет | Твердый переплет |
| Автор | |
| Год выпуска | |
| количество-страниц | 175 |
| SKU | 601187 |





Отзывы
Отзывов пока нет.