Fundamentals of Machine Learning for Predictive Data Analytics

Maskinlæring benyttes ofte for å bygge prediktive modeller ved å trekke ut mønstre fra store datasett. Disse modellene spiller en viktig rolle i prediktiv dataanalyse, hvor de brukes til formål som prisforutsigelse, risikovurdering, prediksjon av kundeatferd og dokumentklassifisering. I denne introduksjonsboken tilbys en grundig og fokusert behandling av de mest betydningsfulle maskinlæringsmetodene som anvendes innen prediktiv dataanalyse, og boken dekker både teoretiske konsepter og praktiske anvendelser. Det tekniske og matematiske innholdet suppleres med forklarende eksempler og casestudier som illustrerer anvendelsen av disse modellene i en bredere forretningskontekst. Den andre utgaven tar for seg nylige utviklinger innen maskinlæring, spesielt med et nytt kapittel om dyplæring, samt to nye kapitler som går utover prediktiv analyse for å dekke usupervisert læring og forsterkende læring. Boken er tilgjengelig og gir ikke-tekniske forklaringer av ideene som ligger til grunn for hver tilnærming før den dykker inn i de mer komplekse aspektene.