Fundamentals of Machine Learning for Predictive Data Analytics
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Die zweite Auflage einer umfassenden Einführung in die Ansätze des maschinellen Lernens in der prädiktiven Datenanalyse, die sowohl Theorie als auch Praxis umfasst.
Maschinelles Lernen wird häufig verwendet, um Vorhersagemodelle zu erstellen, indem Muster aus großen Datensätzen extrahiert werden. Diese Modelle werden in der prädiktiven Datenanalyse für Anwendungen wie Preisvorhersage, Risikobewertung, Vorhersage des Kundenverhaltens und Dokumentenklassifizierung eingesetzt. Dieses einführende Lehrbuch bietet eine detaillierte und konzentrierte Behandlung der wichtigsten Ansätze des maschinellen Lernens, die in der prädiktiven Datenanalyse verwendet werden, und deckt sowohl theoretische Konzepte als auch praktische Anwendungen ab. Technisches und mathematisches Material wird durch erläuternde Arbeitsbeispiele ergänzt, und Fallstudien veranschaulichen die Anwendung dieser Modelle in einem breiteren Geschäftskontext. Diese zweite Auflage deckt die jüngsten Entwicklungen im Bereich des maschinellen Lernens ab, insbesondere in einem neuen Kapitel über Deep Learning und zwei neuen Kapiteln, die über Predictive Analytics hinausgehen und unüberwachtes Lernen und Reinforcement Learning behandeln.
Bitte beachten Sie, dass dieses Buch ausschließlich in englischer Sprache verfasst ist.
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