Kategorie

Kamami.pl - oficjalny dystrybutor Raspberry Pi

Nowe produkty


Obniżka! Metody i narzędzia eksploracji danych (e-book) Zobacz większe

Metody i narzędzia eksploracji danych (e-book)

Stanisław Osowski

Więcej szczegółów

ID: 204436

56,00 zł brutto (23% VAT)
45,53 zł netto

Dodaj do listy życzeń

Więcej informacji

Opis

Autor: Stanisław Osowski

ISBN: 978-83-60233-92-4
Format: B5, 388 str.
Wydawnictwo BTC
Legionowo - wydanie papierowe 2013

O książce

Niniejszy podręcznik przedstawia syntetyczne ujęcie współczesnych metod eksploracji danych. W szczególności zaprezentowano metody optymalizacji, w tym optymalizacji globalnej, metody regresji liniowej i logistycznej, różne rozwiązania klasyfikatorów, w tym klasyfikatory bayesowskie, drzewa decyzyjne, sieci neuronowe MLP, RBF i SVM, systemy ekspertowe w formie zespołu klasyfikatorów i predyktorów, transformacje i metody redukcji wymiaru danych, metody selekcji istotnych cech diagnostycznych, metody grupowania i wizualizacji danych, jak również podstawowe pojęcia analizy asocjacyjnej między danymi.
Przedstawiono również przykłady zastosowania metod eksploracji danych w medycynie.
Rozważania teoretyczne poparte są przykładami konkretnych obliczeń dotyczących eksploracji danych, zaimplementowanymi w postaci odpowiednich programów w Matlabie.
Książka stanowi unikalne źródło wiedzy dla studentów na studiach II i III stopnia. Może być polecana jako podstawowy materiał rozszerzający dla wykładów ze sztucznej inteligencji, rozpoznawania wzorców czy inżynierii biomedycznej na kierunkach Informatyka lub Automatyka. Może służyć pracownikom firm, tzw. analitykom danych, specjalizującym się w życiu zawodowym w analizie danych i odkrywaniu wiedzy z baz i hurtowni danych.

Recenzja zamieszczona w czasopiśmie NetWorld Nr 07-08/2013


Podręcznik ujmuje wybrane zagadnienia eksploracji danych. Czytelnik znajdzie w nim jasne wprowadzenie w tematykę, wyjaśnienie podstawowych pojęć i technik stosowanych w tej dziedzinie wiedzy. Pozna wiele metod i algorytmów optymalizacji, od regresji liniowej po sztuczne sieci neuronowe. Dowie się, jak klasyfikować dane liczbowe, jak rozwiązywać problemy predykcji i jakie metody zastosować do ich oceny oraz jak rozwiązywać zadnia pozyskiwania asocjacji pomiędzy danymi. Znajdzie opis zadania klasteryzacji danych, a dokładniej ich grupowania z wykorzystaniem technik niezrównoważonego uczenia. Uzyska informacje na temat narzędzi wizualizacji danych, z dokładnym omówieniem możliwości graficznych uniwersalnego pakietu programu Matlab. Ugruntowaniu wiedzy służą dwa praktyczne przykłady stosowania metod eksploracji danych. Publikacja jest uniwersalnym źródłem wiedzy dotyczącym eksploracji danych, z którego mogą korzystać zarówno studenci, jak i analitycy danych zajmujący się odkrywaniem wiedzy z baz i hurtowni danych. 

Piotr Kociatkiewicz

Do pobrania

Producent

Produkty powiązane