Zaawansowane wyszukiwanie
  Strona Główna » Sklep » Technika » Automatyka Robotyka » Moje Konto  |  Zawartość Koszyka  |  Do Kasy   
 Wybierz kategorię
Algorytmy Wzorce UML
Bazy danych
Bezpieczeństwo
Bioinformatyka
Biznes Ekonomia Firma
Chemia
DTP Design
E-biznes
Ekonometria
Elektronika Elektrotechnika
Energetyka
Fizyka
GIS
Grafika użytkowa
Hardware
Informatyczne systemy zarządzania
Informatyka w szkole
Internet
Języki programowania
Matematyka
Multimedia
Obsługa komputera
Office
Poradniki
Programowanie gier
Programy inżynierskie
Programy matematyczne
Serwery
Sieci Firewalle Protokoły
Słowniki
Systemy operacyjne
Technika
  Aranżacja wnętrz
  Automatyka Robotyka
  Budowa maszyn
  Budownictwo
  Budownictwo lądowe
  Geologia Hydrologia
  Materiały inżynierskie
  Motoryzacja
  Ochrona środowiska
  Ogrzewanie Klimatyzacja
  Przemysł spożywczy
  Rysunek techniczny
  Spawalnictwo
  Technika
  Technika pomiarowa
  Technika wojskowa
  Tworzywa sztuczne
  Zarządzanie jakością
Telekomunikacja
Tworzenie stron WWW

Zobacz pełny katalog »
 Wydawnictwo:
 PWN
Jak uczy się mózg

Jak uczy się mózg

64.00zł
46.72zł
Systemy uczące się Rozpoznawanie wzorców analiza skupień i redukcja wymiarowości 54.00zł 43.20zł
Systemy uczące się Rozpoznawanie wzorców analiza skupień i redukcja wymiarowości

Autor: Mirosław Krzyśko, Waldemar Wołyński, Tomasz Górecki, Michał Skorzybut

ISBN: 978-83-204-3459-0

Ilość stron: 400

Data wydania: 10/2008

Jest to nowoczesny podręcznik zaawansowanych technik analizy danych stosowanych w zagadnieniach  klasyfikacji, z głównym naciskiem na metody statystyczne.

Książka składa się z  dwóch części .W pierwszej z nich przedstawiono systemy uczenia się pod nadzorem, w części drugiej opisanno cztery podstawowe metody uczenia się bez nadzoru . Uwzględniono większość nowych najbardziej obiecujących metod powstałych w ostatnim dziesięcioleciu.

Podręcznik jest przeznaczony dla studentów studiów matematycznych, informatycznych i technicznych, na których analiza jest przedmiotem obowiązkowym lub fakultatywnym.

Rozdziały:

Część I. Statystyczne systemy uczące się pod nadzorem
Rozpoznawanie wzorców

1.Probabilistyczne metody klasyfikacyjne
11. Wektory losowe i ich rozkłady prawdopodobieństwa
1.2. Pojęcia wstępne
1.3. Rzeczywisty i aktualny poziom błędu, klasyfikator bayesowski
1.4. Klasyfikatory gaussowskie
1.5. Naiwny klasyfikator bayesowski
1.6. Liniowa funkcja dyskryminacyjna Fishera
1.7. Zmienne dyskryminacyjne
1.8. Klasyfikatory liniowe Andersena Bahadura
1.9. Klasyfikatory liniowe maksymalizujące odległości probabilistyczne
1.10. Estymacja aktualnego poziomu błędu

2. Metody regresyjne
2.1. Regresja liniowa
2.2. Regresja logistyczna
2.3. Związek między regresją logistyczną i liniową analizą dyskryminacyjną
2.4. Estymatory jądrowe gęstości
2.5. R,egresja nieparametryczna

3. Krzywe ROC

4. Metoda wektorów nośnych
4.1. Model liniowy
4.2. Model nieliniowy
4.3. Zagadnienie K klas
4.4. VC wymiar i zasada SRM
4.5. Optymalizacja

5. Metoda najbliższego sąsiada
5.1. Miara niepodobieństwa
5.2. Estymacja funkcji gęstości
5.3. Własności graniczne
5.4. Metody rozwiązywania sytuacji remisowych
5.5. Metody wyboru reprezentatywnego podzbioru obserwacji
5.6. Uwagi praktyczne

6. Drzewa klasyfikacyjne
6.1. Konstrukcja drzewa klasyfikacyjnego
6.2. Kryteria podziału - metoda CART
6.3. Optymalna wielkość drzewa klasyfikacyjnego
6.4. Kryteria podziału - metoda QUEST
6.5. Brakujące wartości cech

7. Sieci neuronowe
7.1. Modele neuronów
7.2. Sieci wielowarstwowe
7.3. Metody uczenia sieci neuronowych
7.4. Sieci rekurencyjne
7.5. Sieci samoorganizujące się z konkurencją (współzawodnictwem)
7.6. Sieci rezonansowe
7.7. Sieci o radialnych funkcjach bazowych
7.8. Probabilistyczne sieci neuronowe
7.9. Uwagi praktyczne|

8. Dekompozycja zagadnień wieloklasowych
8.1. Metoda OPC
8.2. Metoda ECOC
8.3. Metoda PWC

9. Wzmacnianie klasyfikatorów
9.1. Algorytm bagging
9.2. Algorytmy typu boosting

10. Procedury kombinowane
10.1. Metoda selekcji
10.2. Łączenie klasyfikatorów

Część II. Statystyczne systemy uczące się bez nadzoru Analiza skupień, redukcja wymiaru

11. Analiza składowych głównych
11.1. Definicja składowych głównych
11.2. Własności składowych głównych
11.3. Metody pomijania składowych głównych

12. Analiza skupień
12.1. Algorytmy hierarchiczne
12.2. Metoda K-średnich
12.3. Inne algorytmy analizy skupień

13. Skalowanie wielowymiarowe
13.1. Klasyczne skalowanie
13.2. Skalowanie metryczne
13.3. Skalowanie porządkowe

14. Analiza korespondencji
14.1. Algorytm analizy korespondencji
14.2. Wieloczynnikowa analiza korespondencji

Literatura
Polski skorowidz pojęć
Angielski skorowidz pojęć

Systemy uczące się Rozpoznawanie wzorców analiza skupień i redukcja wymiarowości
Tytuł książki: "Systemy uczące się Rozpoznawanie wzorców analiza skupień i redukcja wymiarowości"
Autor: Mirosław Krzyśko, Waldemar Wołyński, Tomasz Górecki, Michał Skorzybut
Wydawnictwo: WNT
Cena: 54.00zł 43.20zł
Klienci, którzy kupili „Systemy uczące się Rozpoznawanie wzorców analiza skupień i redukcja wymiarowości”, kupili także:
<b>Cyfrowe przetwarzanie obrazów</b>, <font color="navy">Witold Malina, Maciej Smiatacz</font>, <font color="green"> Wydawnictwo EXIT</font>
Cyfrowe przetwarzanie obrazów, Witold Malina, Maciej Smiatacz, Wydawnictwo EXIT
<b>Biocybernetyka Metodologiczne podstawy dla inżynierii biomedycznej</b>, <font color="navy">Ryszard Tadeusiewicz</font>, <font color="green"> Wydawnictwo Naukowe PWN</font>
Biocybernetyka Metodologiczne podstawy dla inżynierii biomedycznej, Ryszard Tadeusiewicz, Wydawnictwo Naukowe PWN
<b>Statystyczne systemy uczące się Wydanie II</b>, <font color="navy">Jacek Koronacki, Jan Ćwik</font>, <font color="green"> Wydawnictwo EXIT</font>
Statystyczne systemy uczące się Wydanie II, Jacek Koronacki, Jan Ćwik, Wydawnictwo EXIT
<b>Obliczenia inteligentne, szybkie przekształcenia i klasyfikatory</b>, <font color="navy">Piotr S. Szczepaniak</font>, <font color="green"> Wydawnictwo EXIT</font>
Obliczenia inteligentne, szybkie przekształcenia i klasyfikatory, Piotr S. Szczepaniak, Wydawnictwo EXIT
<b>Projektujemy w AutoCAD Mechanical 2014</b>, <font color="navy">Fabian Stasiak</font>, <font color="green"> Wydawnictwo ExpertBooks</font>
Projektujemy w AutoCAD Mechanical 2014, Fabian Stasiak, Wydawnictwo ExpertBooks
<b>Metody i narzędzia eksploracji danych</b>, <font color="navy">Stanisław Osowski</font>, <font color="green"> Wydawnictwo BTC</font>
Metody i narzędzia eksploracji danych, Stanisław Osowski, Wydawnictwo BTC
 Koszyk
0 przedmiotów
Producent
Tu można zobaczyć wszystkie książki z wydawnictwa:

Wydawnictwo WNT
 Kategoria:
 Informatyczne systemy zarzadzania
Zintegrowane Systemy Informatyczne Dobre praktyki wdrożeń

Zintegrowane Systemy Informatyczne Dobre praktyki wdrożeń

54.90zł
40.08zł
Informacje
Regulamin sklepu.
Koszty wysyłki.
Polityka prywatności.
Jak kupować?
Napisz do Nas.
 Wydawnictwa
 Poradniki
101 zabezpieczeń przed atakami w sieci komputerowej Maciej Szmit, Marek Gusta, Mariusz Tomaszewski HELION
ECDL Europejski Certyfikat Umiejętności Komputerowych Przewodnik Tom II Leszek Litwin HELION
Perełki programowania gier Vademecum profesjonalisty Tom 3 Dante Treglia HELION
LATEX wiersz po wierszu Antoni Diller HELION
Bezpieczeństwo sieci w Linuksie. Wykrywanie ataków i obrona przed nimi za pomocą iptables, psad i fwsnort Michael Rash HELION
Kwalifikacja EE.08. Montaż i eksploatacja systemów komputerowych, urządzeń peryferyjnych i sieci. Część 1. Urządzenia te Tomasz Kowalski, Tomasz Orkisz HELION
OpenGL programowanie gier Kevin Hawkins, Dave Astle HELION
ECDL Europejski Certyfikat Umiejętności Komputerowych Przewodnik Tom I Leszek Litwin HELION
Sztuczna inteligencja Marek Jan Kasperski HELION

poniedziałek, 11 grudzień 2017   Mapa strony |  Nowości |  Dzisiejsze promocje |  Koszty wysyłki |  Kontakt z nami