Statystyczne systemy uczące się
200 Kč 276 Kč
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.
\nSPIS TREŚCI\nPrzedmowa do wydania pierwszego\nPrzedmowa do wydania drugiego\n1. Liniowe metody klasyfikacji\n1.1. Klasyfikacja pod nadzorem - wprowadzenie\n1.2. Fisherowska dyskryminacja liniowa\n1.3. Dyskryminacja oparta na regresji linowej i logistycznej\n1.4. Perceptron Rosenblatta
\n- \n
- \n
Metody klasyfikacji oparte na rozkładach prawdopodobieństwa\n2.1. Klasyfikator bayesowski i metoda największej wiarogodności\n2.2. Optymalność reguły bayesowskiej\n2.3. Praktyczna konstrukcja klasyfikatorów
\n \n - \n
Metody klasyfikacji oparte na nieparametrycznej estymacji\n3.1. Wprowadzenie\n3.2. Nieparametryczna estymacja rozkładów w klasach\n3.3. Metoda najbliższych sąsiadów
\n \n - \n
Drzewa klasyfikacyjne i rodziny klasyfikatoró\n4.1. Wprowadzenie\n4.2. Reguły podziału\n4.3. Reguły przycinania drzew\n4.4. Drzewa klasyfikacyjne - uwagi\n4.5. Rodziny klasyfikatorów - algorytmy bagging i boosting\n4.6. Rodziny klasyfikatorów - lasy losowe
\n \n - \n
Analiza regresji\n5.1. Globalne modele parametryczne\n5.2. Regresja nieparametryczna\n5.3. Efekty losowe i liniowe modele mieszane\n5.4. Uwagi końcowe
\n \n - \n
Uogólnienia metod liniowych\n6.1. Dyskryminacja elastyczna\n6.2. Maszyny wektoró podpierających
\n \n - \n
Systemy uczące się pod nadzorem - podsumowanie, uwagi dodatkowe\n7.1. Podsumowanie\n7.2. Uwagi dodatkowe
\n \n - \n
Metody rzutowania, wykrywania zmiennych ukrytych\n8.1. Systemy uczące się bez nadzoru - wprowadzenie\n8.2. Analiza skłądowych głównych\n8.3. Estymacja gęstości wzdłuż interesujących rzutów\n8.4. Analiza czynnikowa i analiza skłądowych niezależnych\n8.5. Podobieństwo, odmienność i odległość między obiektami\n8.6. Skalowanie wielowymiarowe\n8.7. Metody jąrowe w systemach uczących się
\n \n - \n
Analiza skupień\n9.1. Metody kombinatoryczne\n9.2. Metody hierarchiczne - dendrogramy\n9.3. Inne metody klasyczne\n9.4. Trzy nieklasyczne podejścia do analizy skupień
\n \n
Książki cytowane\nSkorowidz
\nAutor: | Koronacki Jacek |
Nakladatel: | Exit |
ISBN: | 9788360434567 |
Rok vydání: | 2021 |
Jazyk : | Polština |
Vazba: | měkká |
Počet stran: | 328 |
-
Amerykański konserwatyzm na progu XXI...
Koronacki Jacek
-
Wyzwania współczesnego pielęgniarstwa...
Lewandowska, Anna
-
Obliczenia ewolucyjne w projektowaniu...
Susłow Walery, Słowik Adam, Statkiewicz Michał
-
Selected Model Based Architectures an...
-
Gdańsk i okolice Przewodnik kajakowy
Woldańska-Płocińska Ola
-
Prototym biomimetycznego rusztowania ...
Uklejewski Ryszard, Rogala Piotr, Winiecki Mariusz
-
Ocena zdrowotności automatycznie skar...
Tai Woffinden, Peter Oakes
-
Automatyczne sterowanie i regulacja
Rosołowski Eugeniusz
-
Ksiądz Eugeniusz Dąbrowski Naukowiec ...
Lang Andrzej
-
Wielosinusoidalne procesy losowe
Roger Caillois
-
Sprawa obiektowa kryptonim Pustelnik
Lang Andrzej
-
Ontologie w systemach informatycznych
Goczyła Krzysztof
-
Umysł a modele maszyn uczących się
Arkadiusz Maćkowiak, Dominika Żebrowska
-
Parallel algorithms of discrete optym...
Bożejko Wojciech
-
Wybrane metody i systemy biometryczne...
Lenore Skenazy
-
Rozróżnialność uszkodzeń w diagnostyc...
Kościelny Jan Maciej, Syfert Michał, Sztyber Anna