«Предиктивное моделирование на практике» охватывает все аспекты прогнозирования, начиная
с ключевых этапов предварительной обработки данных, разбиения данных и основных принципов
настройки модели. Все этапы моделирования рассматриваются на практических примерах из реальной
жизни, в каждой главе дается подробный код на языке R.
Эта книга может использоваться как введение в предиктивные модели и руководство по их
применению. Читатели, не обладающие математической подготовкой, оценят интуитивно понятные
объяснения конкретных методов, а внимание, уделяемое решению актуальных задач с реальными
данными, поможет специалистам, желающим повысить свою квалификацию.
Авторы постарались избежать сложных формул, для усвоения основного материала достаточно
понимания основных статистических концепций, таких как корреляция и линейный регрессионный
анализ, но для изучения углубленных тем понадобится математическая подготовка.
Для работы с книгой нужно иметь базовые знания о языке R.
Премия Zecgel Technometrics 2014.
Аннотация
«Предиктивное моделирование на практике» охватывает все аспекты прогнозирования, начиная
с ключевых этапов предварительной обработки данных, разбиения данных и основных принципов
настройки модели. Все этапы моделирования рассматриваются на практических примерах из реальной
жизни, в каждой главе дается подробный код на языке R.
Эта книга может использоваться как введение в предиктивные модели и руководство по их
применению. Читатели, не обладающие математической подготовкой, оценят интуитивно понятные
объяснения конкретных методов, а внимание, уделяемое решению актуальных задач с реальными
данными, поможет специалистам, желающим повысить свою квалификацию.
Авторы постарались избежать сложных формул, для усвоения основного материала достаточно
понимания основных статистических концепций, таких как корреляция и линейный регрессионный
анализ, но для изучения углубленных тем понадобится математическая подготовка.
Для работы с книгой нужно иметь базовые знания о языке R.
Премия Zecgel Technometrics 2014.