Fundamentals of Machine Learning for Predictive Data Analytics – Algorithms, Worked Examples, and Case Studies Algorithms, Worked Examples, and Case Studies

Afbeeldingen

Artikel vergelijken

  • Engels
  • Hardcover
  • 9780262029445
  • 24 juli 2015
  • 595 pagina's
Alle productspecificaties

Samenvatting

A comprehensive introduction to the most important machine learning approaches used in predictive data analytics, covering both theoretical concepts and practical applications. Machine learning is often used to build predictive models by extracting patterns from large datasets. These models are used in predictive data analytics applications including price prediction, risk assessment, predicting customer behavior, and document classification. This introductory textbook offers a detailed and focused treatment of the most important machine learning approaches used in predictive data analytics, covering both theoretical concepts and practical applications. Technical and mathematical material is augmented with explanatory worked examples, and case studies illustrate the application of these models in the broader business context. After discussing the trajectory from data to insight to decision, the book describes four approaches to machine learning: information-based learning, similarity-based learning, probability-based learning, and error-based learning. Each of these approaches is introduced by a nontechnical explanation of the underlying concept, followed by mathematical models and algorithms illustrated by detailed worked examples. Finally, the book considers techniques for evaluating prediction models and offers two case studies that describe specific data analytics projects through each phase of development, from formulating the business problem to implementation of the analytics solution. The book, informed by the authors' many years of teaching machine learning, and working on predictive data analytics projects, is suitable for use by undergraduates in computer science, engineering, mathematics, or statistics; by graduate students in disciplines with applications for predictive data analytics; and as a reference for professionals.

Productspecificaties

Inhoud

Taal
en
Bindwijze
Hardcover
Oorspronkelijke releasedatum
24 juli 2015
Aantal pagina's
595
Illustraties
Nee

Betrokkenen

Hoofdauteur
John D. Kelleher
Tweede Auteur
Brian Mac Namee
Co Auteur
Aoife D'Arcy
Hoofduitgeverij
Mit Pr

Overige kenmerken

Extra groot lettertype
Nee
Product breedte
17.80 cm
Product hoogte
1.50 cm
Product lengte
22.90 cm
Studieboek
Ja
Verpakking breedte
203 mm
Verpakking hoogte
30 mm
Verpakking lengte
290 mm
Verpakkingsgewicht
1.03 kg

EAN

EAN
9780262029445

Je vindt dit artikel in

Taal
Engels
Boek, ebook of luisterboek?
Boek
Studieboek of algemeen
Algemene boeken

Reviews

1 review
1
0
0
0
0
  • Goede introductie in de materie

    Positieve punten

    • Toegankelijk
    • Praktisch toepasbaar
    • Heldere uitleg
    • up to date
    • up to date
    Toon alleen de eerste 3 punten

    Ik heb het boek gekocht om meer te leren over data-analyse. Dit boek blijkt helemaal te voldoen aan mijn verwachtingen. Er komt wel de nodige wiskunde aan bod, dus mocht je zonder deze achtergrond aan dit boek beginnen, dan is het waarschijnlijk een stuk moeilijker te volgen.

    Vond je dit een nuttige review?
    1
    0

Kies gewenste uitvoering

Kies je bindwijze (2)

Prijsinformatie en bestellen

Niet leverbaar

Ontvang eenmalig een mail of notificatie via de bol app zodra dit artikel weer leverbaar is.

Houd er rekening mee dat het artikel niet altijd weer terug op voorraad komt.

Vaak samen gekocht

Lijst met gekozen artikelen om te vergelijken

Vergelijk artikelen