ru
Анналин Ын,Кеннет Су

Теоретический минимум по Big Data. Все что нужно знать о больших данных

Giv mig besked når bogen er tilgængelig
Denne bog er ikke tilgængelig i streaming pt. men du kan uploade din egen epub- eller fb2-fil og læse den sammen med dine andre bøger på Bookmate. Hvordan overfører jeg en bog?
Cегодня Big Data — это большой бизнес. Нашей жизнью управляет информация, и извлечение выгоды из нее становится центральным моментом в работе современных организаций. Не важно кто вы — деловой человек, работающий с аналитикой, начинающий программист или разработчик, — «Теоретический минимум по Big Data» позволит разобраться в основах новой и стремительно развивающейся отрасли обработки больших данных. Хотите узнать о больших данных и механизмах работы с ними? Каждому алгоритму посвящена отдельная глава, в которой не только объясняются основные принципы работы, но и даются примеры использования в реальных задачах. Большое количество иллюстраций и простые комментарии позволят легко разобраться в самых сложных аспектах Big Data. «Отличная визуализация концепций машинного обучения позволяет «нетехнарям» интуитивно понять сложные абстрактные понятия. Это лаконичная и точная выжимка содержит теоретический минимум информации, необходимый для первого знакомства с Big Data.» Этан Чен, автор курса CS 102: Big Data, Стэнфордский университет
Denne bog er ikke tilgængelig i øjeblikket
185 trykte sider
Udgivelsesår
25
Har du allerede læst den? Hvad synes du om den?
👍👎

Vurderinger

  • Angelika Kravetzhar delt en vurderingfor 3 år siden
    👍Værd at læse

Citater

  • Андрей Алексеевhar citeretfor 3 år siden
    Более того, исключение элементов данных может привести к искаженным результатам в отношении отдельных групп. Например, коты могут менее охотно, чем другие, раскрывать информацию о количестве приобретаемых фруктов. Если мы удалим такие покупки, коты будут недостаточно представлены в итоговой выборке.
  • Catherinehar citeretfor 3 år siden
    Процент верных прогнозов. Простейшая мера точности прогнозирования — это доля достоверно правильных предсказаний. Вернемся к примеру с гастрономическими покупками из табл. 1. Мы можем выразить результаты задачи по предсказанию покупки рыбы в таком утверждении: Наша модель с точностью 90 % предсказывает, будет ли покупатель брать рыбу. Хотя эта метрика не так сложна для понимания, она не дает представления о том, где именно происходят ошибки прогнозирования.
  • Catherinehar citeretfor 3 år siden
    Одним из способов держать под контролем сложность модели является введение штрафного параметра в процессе регуляризации. Этот новый параметр штрафует модель за сложность, искусственно увеличивая погрешность и этим побуждая алгоритм находить оптимальное соотношение точности со сложностью. Тем самым сохраняя простоту модели, мы можем обеспечить ее масштабируемость.

På boghylderne

fb2epub
Træk og slip dine filer (ikke mere end 5 ad gangen)