8 (812) 320-06-69

Каталог

Категории
Высшее образование (16+) (39691)
Высшее образование
Естественные науки (2579)
Естественные науки
Общественные науки (3173)
Общественные науки
Информатика и компьютерные технологии (4251)
Информатика и компьютерные технологии
Инженерное дело (1406)
Инженерное дело
Телекоммуникации, электроника, электротехника и радиотехника (1359)
Телекоммуникации, электроника, электротехника и радиотехника
Строительство. Архитектура (634)
Строительство. Архитектура
Строительство. Архитектура. Журналы (17)
Строительство. Архитектура. Журналы
Бетон и железобетон (3)
Бетон и железобетон
Жилищное строительство (7)
Жилищное строительство
Строительные материалы (7)
Строительные материалы
Юридические науки.Право (4330)
Юридические науки.Право
Отрасли права (2770)
Отрасли права
Гуманитарные науки (6028)
Гуманитарные науки
Экономика. Экономические науки (6614)
Экономика. Экономические науки
Образование. Педагогические науки (3346)
Образование. Педагогические науки
Медицина и здравоохранение (953)
Медицина и здравоохранение
Физическая культура и спорт (474)
Физическая культура и спорт
Среднее профессиональное образование (14+) (2810)
Среднее профессиональное образование
Коллекции (43399)
Коллекции
Издательские коллекции (42976)
Издательские коллекции
Журналы (999)
Журналы
Остаться в выбранном разделе
Назад к каталогу

Прогнозное моделирование в IBM SPSS Statistics, R и Python: метод деревьев решений и случайный лес.

Прогнозное моделирование в IBM SPSS Statistics, R и Python: метод деревьев решений и случайный лес. ISBN 978-5-97060-539-4
ISBN 978-5-97060-539-4
Авторы: 
Груздев А. В.
Тип издания: 
Дополнительная литература
Издательство: 
Москва: ДМК Пресс
Год: 
2018
Количество страниц: 
642
Аннотация

Данная книга представляет собой практическое руководство по применению метода деревьев решений и случайного леса для задач сегментации, классификации и прогнозирования. Каждый раздел книги сопровождается практическим примером. Кроме того, книга содержит программный код SPSS Syntax, R и Python, позволяющий полностью автоматизировать процесс построения прогнозных моделей. Автором обобщены лучшие практики использования деревьев решений и случайного леса от таких компаний, как Citibank N.A., Transunion и DBS Bank.
Издание будет интересно маркетологам, риск-аналитикам и другим специалистам, занимающимся разработкой и внедрением прогнозных моделей.

Библиографическое описание Скопировать библиографическое описание

Груздев А. В. Прогнозное моделирование в IBM SPSS Statistics, R и Python: метод деревьев решений и случайный лес. / А.В. Груздев. - Москва : ДМК Пресс, 2018. - 642 с. - ISBN 978-5-97060-539-4. - URL: http://new.ibooks.ru/bookshelf/363720/reading (дата обращения: 18.04.2024). - Текст: электронный.