Дата отгрузки на данный момент неизвестна.
Товар закончился у основного поставщика, и, после получения заказа от вас, мы закажем его у других поставщиков. Мы не можем гарантировать выполнение данного заказа, поэтому настоятельно не рекомендуем заказывать данный товар, используя предоплату (банковский перевод и т.п.). Заказ на такой товар действителен в течение 3 недель (если в течение 3 недель товар не придет, заказ будет отменен). Однако, это не означает, что товар нельзя заказать вновь, поскольку в некоторых случаях возможны и более поздние поставки.
Технические характеристики
Книга рассчитана на специалистов в области Data Science, обладающих некоторым опытом работы с языком программирования R и имеющих предварительное понятие о математической статистике. В ней в удобной и легкодоступной форме представлены ключевые понятия из статистики, которые относятся к науке о данных, а также объяснено, какие понятия важны и полезны с точки зрения науки о данных, какие менее важны и почему.
Подробно раскрыты темы: разведочный анализ данных, распределения данных и выборок, статистические эксперименты и проверка значимости, регрессия и предсказание, классификация, статистическое машинное обучение и обучение без учителя.
"...Эта книга не является ни очередным учебником по статистике, ни руководством по машинному обучению. Она гораздо лучше, поскольку наглядно показывает связь между полезными статистическими терминами и принципами, с одной стороны, и сегодняшними малопонят-ными жаргонизмами и методами глубинного анализа данных, с другой, давая ясные объясне-ния и большое количество примеров. Это потрясающий справочник для новичков и специалистов науки о данных...".
- Галит Шмуели Автор популярной серии Глубинный анализ данных для деловой аналитики (Data Mining for Business Analytics) и почетный профессор национального университета Циньхуа, Тайвань