Avis des lecteurs
Résumé:Le livre est bien accueilli pour ses explications claires des algorithmes d'apprentissage automatique et ses applications pratiques, ce qui le rend adapté aux débutants en science des données.
Avantages:Il propose un examen complet des algorithmes d'apprentissage automatique, y compris la théorie mathématique, la préparation des données, les mesures d'évaluation et les exemples du monde réel. Il simplifie les sujets complexes à l'aide d'illustrations, ce qui les rend faciles à comprendre.
Inconvénients:Certains utilisateurs n'ont pas encore lu le livre, donc les critiques spécifiques ne sont pas disponibles.
(basé sur 4 avis de lecteurs)
Titre original :
Predictive Analytics: Data Mining, Machine Learning and Data Science for Practitioners, 2nd Edition
Contenu du livre :
Utiliser l'analyse prédictive pour découvrir des modèles et des corrélations cachés et améliorer la prise de décision.
Grâce aux techniques d'analyse prédictive, les décideurs peuvent découvrir des modèles et des corrélations cachés dans leurs données et tirer parti de ces informations pour améliorer de nombreuses décisions commerciales clés. Dans ce guide entièrement mis à jour, le Dr Dursun Delen met en lumière les meilleures pratiques de pointe en matière d'analyse prédictive, tant pour les professionnels que pour les étudiants.
Delen propose une approche holistique couvrant les processus et méthodes clés d'exploration de données, les techniques pertinentes de gestion de données, les outils et les métriques, l'exploration avancée de textes et de sites web, l'intégration de données massives (big data), et bien d'autres choses encore. Équilibrant la théorie et la pratique, Delen présente des illustrations conceptuelles intuitives, des exemples de problèmes réalistes et des études de cas du monde réel, y compris des leçons tirées de projets ayant échoué. Tout cela est conçu pour vous aider à acquérir une compréhension pratique que vous pourrez mettre à profit.
* Les connaissances extraites grâce à l'exploration de données permettent de prendre des décisions plus intelligentes.
* Utiliser des processus et des flux de travail standardisés pour faire des prédictions plus fiables.
* Prédire des résultats discrets (via la classification), des valeurs numériques (via la régression) et des changements dans le temps (via la prévision de séries temporelles).
* Comprendre les algorithmes prédictifs issus des statistiques traditionnelles et de l'apprentissage automatique avancé.
* Découvrir des techniques de pointe et explorer des applications avancées allant de l'analyse des sentiments à la détection des fraudes.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9780136738510 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Reliure : | Broché |
| Année de publication : | 2021 |
| Nombre de pages : | 350 |
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