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統計的分類とは
統計の分野では、分類の問題とは、観測値が多数のカテゴリ (部分母集団) のどれに該当するかを決定するタスクを指します。 属する。 特定の電子メールを「スパム」または「非スパム」クラスに割り当てることは一例です。 もう 1 つは、観察された患者の特徴に基づいて患者に診断を提供することです。
どのようなメリットがあるか
(I) 洞察と検証 次のトピックについて説明します。
第 1 章: 統計的分類
第 2 章: 教師あり学習
第 3 章: サポート ベクター マシン
第 4: 単純ベイズ分類器
第 5 章: 線形分類器
第 6 章: 決定木の学習
第 7 章: 生成モデル
第 8: 機能 (機械学習)
第 9 章: 多項ロジスティック回帰
第 10 章: 確率的分類
(II) 統計的分類に関するよくある質問に答える
(III) 多くの分野における統計分類の使用例。
(IV) 各業界の 266 の新興テクノロジーから 360 のテクノロジーまでを簡潔に説明する 17 の付録。 - 程度の統計分類技術の完全な理解。
本書の対象者
専門家、学部生および大学院生、愛好家、趣味愛好家、および以下のような人々。 あらゆる種類の統計分類に関する基本的な知識や情報を超えたいと考えています。
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Produktbeschreibung
統計的分類とは

統計の分野では、分類の問題とは、観測値が多数のカテゴリ (部分母集団) のどれに該当するかを決定するタスクを指します。 属する。 特定の電子メールを「スパム」または「非スパム」クラスに割り当てることは一例です。 もう 1 つは、観察された患者の特徴に基づいて患者に診断を提供することです。

どのようなメリットがあるか

(I) 洞察と検証 次のトピックについて説明します。

第 1 章: 統計的分類

第 2 章: 教師あり学習

第 3 章: サポート ベクター マシン

第 4: 単純ベイズ分類器

第 5 章: 線形分類器

第 6 章: 決定木の学習

第 7 章: 生成モデル

第 8: 機能 (機械学習)

第 9 章: 多項ロジスティック回帰

第 10 章: 確率的分類

(II) 統計的分類に関するよくある質問に答える

(III) 多くの分野における統計分類の使用例。

(IV) 各業界の 266 の新興テクノロジーから 360 のテクノロジーまでを簡潔に説明する 17 の付録。 - 程度の統計分類技術の完全な理解。

本書の対象者

専門家、学部生および大学院生、愛好家、趣味愛好家、および以下のような人々。 あらゆる種類の統計分類に関する基本的な知識や情報を超えたいと考えています。