Сравнить цены на книгу: Прогнозное моделирование в IBM SPSS Statistics, R и Python. Метод деревьев решений и случайный лес; ДМК Пресс, 2018

от 3779 р. до 4135 р.

Издатель: ДМК-Пресс
ISBN: 978-5-97060-539-4
Книги: Программирование
ID:1810383

Где купить

Рейтинг:

(4/5)

Отзывы (6) Оставить отзыв

Описание Характеристики Сравнить цены (2) Отзывы (6)

Где купить (2)

Цена от 3779 р. до 4135 р. в 2 магазинах

Магазин	Цена	Наличие
book24 5/5 ООО «Новый Книжный Центр» ИНН: 7710422909	4135 р. 5191 р. -20% Минимальные сроки доставки. Кэшбэк до 6.1% ✔ Промокоды на скидку	✔ 17.06.2025

Буквоед 5/5 ООО «Новый Книжный Центр» ИНН: 7710422909	3779 р. Минимальная сумма заказа 100 рублей Крупнейшая сеть книжных магазинов Кэшбэк до 6.1% ✔ Промокоды на скидку	✔ 17.06.2025

Avito 5/5 ООО КЕХ еКоммерц ИНН: 7710668349	Avito доставка позволит получить любой товар, не выходя из дома

История цены
Магазин	Последняя известная цена	Обновлено
Лабиринт	4854 р.	21.11.2024
ЛитРес	1023 р.	15.08.2024
Читай-город	4619 р.	14.11.2024
Мегамаркет	14396 р.	24.10.2024
Яндекс.Маркет	3054 р.	27.06.2024
МАЙШОП	2946 р.	23.06.2024
OZON	1497 р.	24.06.2024

Предложения банков

Компания	Предложение
Халва ПАО "СОВКОМБАНК" ИНН: 4401116480	Рассрочка 0% до 36 мес. Лимит кредитования - до 500 000 рублей. Снятие заемных средств в рассрочку на 3 мес. Кэшбэк до 10%
РОСБАНК	Cashback: - от 2 до 10% — на 2 выбранные категории - 1% — на остальные покупки в зависимости от общей суммы с начала месяца

Описание

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.

Прогнозное моделирование в IBM SPSS Statistics, R и Python. Метод деревьев решений и случайный лес - фото №1

Прогнозное моделирование в IBM SPSS Statistics, R и Python. Метод деревьев решений и случайный лес - фото №2

Прогнозное моделирование в IBM SPSS Statistics, R и Python. Метод деревьев решений и случайный лес - фото №3

Прогнозное моделирование в IBM SPSS Statistics, R и Python. Метод деревьев решений и случайный лес - фото №4

Смотри также о книге.

О книге

Параметр	Значение
Автор(ы)	Груздев Артем Владимирович
Издатель	ДМК Пресс
Год издания	2018
Возрастные ограничения	12
Кол-во страниц	642
Количество страниц	642
Вес, в граммах	1150
Количество книг	1
Издательство	ДМК Пресс
Автор	Груздев Артем Владимирович
Тип обложки	твердая
Формат	24 x 17 x 3.5
Назначение	для технических ВУЗов
Переплет	70х100/16
Раздел	Программирование
ISBN	978-5-97060-539-4
Вес	1.15кг
Размеры	17,00 см × 24,00 см × 3,50 см
Обложка	твердый переплёт
Язык издания	rus
Страниц	634
Тематика	Программирование
Возрастное ограничение	16+

Отзывы (6)

Denis Davydov — 19 Декабря 2020

4/5

Книга идеальна для тех, кто только знакомится с деревьями и случайными лесами. Узнал много важных деталей, хотя до знакомства с книгой у меня был довольно большой опыт. Кажется немного лишним дотошный вывод всех програмных окон и описание каждого клика мышкой. Из бонусов - Python скрипты, описанные в книге можно скачать с сайта издательства. Только, не применяйте их бездумно к своим данным - можно получить неявные ошибки.
В общем, рекомендую.
752174305 — 20 Июля 2020

4/5

Артем Груздев, вы мой герой! Вторая книга вашего авторства (первая – про питоновых панд) куплена и прилежно изучается. Две причины: всесторонний и исчерпывающий охват темы и умение писать так, что на вопросы, возникающие по мере прочтения, ответ получаешь уже в следующем абзаце/на след.странице. Можно ли это назвать интуитивным/эмпатическим стилем изложения? Не знаю, но эпитеты именно такие напрашиваются. Спасибо!