«Работа с данными в любой сфере» читать онлайн книгу 📙 автора Кирилла Еременко на MyBook.ru
Работа с данными в любой сфере

Отсканируйте код для установки мобильного приложения MyBook

Премиум

4.31 
(16 оценок)

Работа с данными в любой сфере

257 печатных страниц

2019 год

12+

По подписке
549 руб.

Доступ ко всем книгам и аудиокнигам от 1 месяца

Первые 14 дней бесплатно
Оцените книгу
О книге

Что общего у аналитика данных и Шерлока Холмса? Как у Netflix получилось создать 100 %-ный хит – сериал «Карточный домик»? Ответ кроется в правильном использовании данных. Эта книга – практическое руководство и увлекательное путешествие в науку о данных, независимо от того, хотите ли вы использовать анализ данных в своей профессии, собираетесь ли стать аналитиком данных, или уже работаете в этой области. Ее автор, основатель образовательного онлайн-портала и консультант, Кирилл Еременко просто и понятно рассказывает об основных методах, алгоритмах и приемах, которые вам помогут на любом этапе: от сбора данных и их анализа до визуализации полученных результатов. Благодаря «Работе с данными в любой сфере» вы не только узнаете, как данные влияют на нашу жизнь (и как защитить свои данные), но и сможете расширить свои карьерные возможности.

читайте онлайн полную версию книги «Работа с данными в любой сфере» автора Кирилл Еременко на сайте электронной библиотеки MyBook.ru. Скачивайте приложения для iOS или Android и читайте «Работа с данными в любой сфере» где угодно даже без интернета. 

Подробная информация
Дата написания: 1 января 2018Объем: 462618
Год издания: 2019Дата поступления: 21 сентября 2019
ISBN (EAN): 9785961426526
Переводчик: Диана Шалаева
Правообладатель
1 892 книги

Поделиться

Несмотря на название, логистическая регрессия на самом деле не является алгоритмом регрессии; это тип метода классификации. Он использует наши данные, чтобы предсказать шансы на успех в таких сферах, как, скажем, продажа продукта определенной группе людей, определение ключевых демографических показателей для просмотра вашей электронной почты, или во многих других областях, не связанных с бизнесом, — например, в медицине, когда на основе возраста, пола и результатов анализа крови пациента пытаются предсказать, будет ли тот страдать ишемической болезнью сердца.
5 апреля 2021

Поделиться

Наивный байесовский классификатор основан на сильном, наивном допущении независимости признаков: все характеристики массива данных не зависят друг от друга. На самом деле было бы наивным так полагать, поскольку для многих массивов данных может быть выявлен уровень корреляции содержащихся в них независимых переменных. Несмотря на это наивное предположение, наивный алгоритм Байеса хорошо зарекомендовал себя во многих сложных приложениях, таких как программа для обнаружения спама в электронной почте. Использование наивного байесовского классификатора
5 апреля 2021

Поделиться

Чтобы лучше понять наивный байесовский классификатор, мы должны сначала взглянуть на теорему Байеса и ее уравнение. Как только мы разберем эти понятия, переход от теоремы к алгоритму классификации пройдет гладко.
5 апреля 2021

Поделиться

Автор книги

Переводчик

Другие книги переводчика