Основы машинного обучения для аналитического прогнозирования. Алгоритмы, рабочие примеры и тематические исследования

Обзор

Данная книга посвящена основам машинного обучения, применяемым в сфере аналитического прогнозирования. В ней рассматриваются ключевые алгоритмы, лежащие в основе прогнозирования, и их практическое применение. Читатели познакомятся с рабочими примерами, которые иллюстрируют, как эти методы работают на практике. Также в издании представлены тематические исследования, демонстрирующие успешное использование машинного обучения для решения реальных аналитических задач. Материал изложен таким образом, чтобы обеспечить глубокое понимание как теоретических аспектов, так и практической реализации.

Кому подойдёт

• Специалистам, работающим с анализом данных и прогнозированием.
• Студентам и исследователям в области машинного обучения и аналитики.
• Практикам, желающим освоить современные методы прогнозирования.

Ключевые особенности

• Язык: Русский
• Страниц:
• Переплёт:
• ISBN:
• Издательство:
• Формат:

<hr>

Machine Learning Fundamentals for Analytical Forecasting: Algorithms, Practical Examples, and Case Studies

Overview

This book delves into the fundamentals of machine learning as applied to analytical forecasting. It explores the core algorithms that underpin predictive modeling and their practical implementation. Readers will encounter working examples that illustrate how these techniques function in real-world scenarios. The publication also includes case studies showcasing the successful application of machine learning to solve actual analytical challenges. The content is structured to foster a comprehensive understanding of both theoretical concepts and practical execution.

Who it's for

• Data analysts and forecasting professionals.
• Students and researchers in machine learning and analytics.
• Practitioners seeking to master modern forecasting methods.

Key features

• Language: Russian
• Pages:
• Binding:
• ISBN:
• Publisher:
• Format: