Анализ данных в экономике: теория вероятностей, прикладная статистика, обработка и визуализация данных в Microsoft Excel [учебник для направления бакалавриата "Экономика и управление"]

Анализ данных в экономике: теория вероятностей, прикладная статистика, обработка и визуализация данных в Microsoft Excel [учебник для направления бакалавриата "Экономика и управление"]

Показать другие варианты (1)

Библиографическая информация
Главный автор:	Соловьев, Владимир Игоревич
Формат:	Книга
Язык:	Russian
Публикация:	Москва КноРус 2023
Серии:	Бакалавриат
Предметы:	анализ данных данные в экономике Excel, электронные таблицы инструменты описательной статистики Excel визуализация качественных данных Excel вероятностей теория статистика прикладная обработка данных случайные события случайные величины комбинаторика предельные теоремы оценивание параметров проверка статистических гипотез статистические гипотезы параметрические гипотезы непараметрические гипотезы дисперсионный анализ машинное обучение, принципы линейная регрессия (машинное обучение), модели классификация с обучением (машинное обучение), модели кластерный анализ (машинное обучение), модели машинное обучение, разработка моделей

Похожие документы

Анализ данных в экономике: теория вероятностей, прикладная статистика, обработка и визуализация данных в Microsoft Excel [учебник для направления бакалавриата "Экономика и управление"]
по: Соловьев, Владимир Игоревич
Публикация: (2021)

Инженерия машинного обучения
по: Бурков, Андрей
Публикация: (2022)

Основы машинного обучения для аналитического прогнозирования алгоритмы, рабочие примеры и тематические исследования : пер. с англ.
по: Келлехер, Джон Д
Публикация: (2019)

Рандомизированное машинное обучение при ограниченных объемах данных. От эмпирической вероятности к энтропийной рандомизации [монография]
по: Попков, Юрий Соломонович 1937-
Публикация: (2019)

Вероятностное машинное обучение введение
по: Мэрфи, Кэвин Патрик
Публикация: (2023)

Интерпретируемое машинное обучение на Python научитесь создавать интерпретируемые высокопроизводительные модели на практических примерах из реальной жизни : пер. с англ.
по: Масис, Серг
Публикация: (2023)

Применение неконтролируемой кластеризации выборок для повышения качественных показателей многоуровневых моделей обработки данных
по: Лебедев, Илья Сергеевич

Создание приложений машинного обучения от идеи к продукту
по: Амейзен, Эммануэль
Публикация: (2023)

Алгоритм предсказания продаж с использованием технологий машинного обучения
по: Гайдук, Кристина Алексеевна

Машинное обучение. Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данных
по: Флах, Петер
Публикация: (2015)

Введение в машинное обучение с помощью Python руководство для специалистов по работе с данными
по: Мюллер, Андреас
Публикация: (2019)

Алгоритмы построения нечетких классификаторов несбалансированных данных на основе метаэвристик "гравитационный поиск" и "прыгающие лягушки": диссертация ... кандидата технических наук: 05.13.17/
по: Бардамова, М. Б. Марина Борисовна
Публикация: (2021)

Алгоритмы построения нечетких классификаторов несбалансированных данных на основе метаэвристик "гравитационный поиск" и "прыгающие лягушки": автореферат диссертации ... кандидата технических наук: 05.13.17/
по: Бардамова, М. Б. Марина Борисовна
Публикация: (2021)

Машинное обучение с использованием Python сборник рецептов : [практические решения от предобработки до глубокого обучения] : пер. с англ.
по: Элбон, Крис
Публикация: (2022)

Физически информированное машинное обучение
по: Берцун, Артемий Николаевич

Интеллектуальный анализ данных учебное пособие : [для студентов университетов и втузов]
по: Замятин, Александр Владимирович
Публикация: (2020)

Модели, методы и архитектуры интеллектуальных систем поддержки технологических процессов (на примере медицины и психологии): автореферат диссертации ... кандидата технических наук: 05.13.01/
по: Молодченков, А. И. Алексей Игоревич
Публикация: (2017)

Python и машинное обучение машинное и глубокое обучение с использованием Python, scikit-learn и TensorFlow : пер. с англ.
по: Рашка, Себастьян
Публикация: (2019)

Примеры использования машинного обучения для разработки инструментов управления приемной кампанией и учебным процессом вуза

Разработка моделей, алгоритмов и программ диагностики функционирования технических объектов с использованием агрегированных классификаторов: автореферат диссертации ... кандидата технических наук: 05.13.18/
по: Жуков, Д. А. Дмитрий Анатольевич
Публикация: (2019)

Обнаружение аномалий технологических сигналов с использованием ансамбля классификаторов и вейвлет-преобразований
по: Мурзагулов, Дамир Альбертович

Погружение в аналитику данных
по: Маунт, Джордж
Публикация: (2023)

Эффективное обнаружение стеганографически скрытой информации посредством интегрального классификатора на основе сжатия данных
по: Монарев, Виктор Александрович

Прогнозирование платежеспособности клиентов банка с использованием методов машинного обучения на данных, отобранных с помощью расчета коэффициентов WOE и IV
по: Бугакова, Дарья Дмитриевна

Глубокое обучение с R и Keras Франсуа Шолле ; при участии Томаша Калиновски и Дж. Дж. Аллера ; пер. с англ. В. С. Яценкова
по: Шолле, Франсуа
Публикация: (2023)

Математические основы машинного обучения и прогнозирования
по: Вьюгин, Владимир Вячеславович
Публикация: (2018)

Прикладное машинное обучение без учителя с использованием Python
по: Пател, Анкур А.
Публикация: (2020)

Studying knowledge graph
по: Wang, F.

Обучение с подкреплением для реальных задач. Инженерный подход [для аналитиков данных и специалистов по искусственному интеллекту] : пер. с англ.
по: Уиндер, Фил
Публикация: (2023)

Reconstructing the ozone concentration profile using machine learning methods
по: Vrazhnov, Denis A.

Компьютерное зрение. Современные методы и перспективы развития
Публикация: (2022)

Анализ нейронных сетей в телемедицине
по: Кузнецов, Денис Николаевич

Modelling of an educational profile of a student by analyzing public user data from social networks

Распознавание неполных последовательностей, описываемых скрытыми марковскими моделями, в пространстве первых производных от логарифма функции правдоподобия
по: Уваров, Вадим Евгеньевич

Статистические методы интеллектуального анализа данных [для инженеров, исследователей, студентов технических специальностей, преподавателей и аспирантов]
по: Мыльников, Леонид Александрович
Публикация: (2021)

Методы восстановления двумерных сигналов на основе геометрической модели с контурным и текстурным анализом применительно к задачам пространственно-временной реконструкции изображений: автореферат диссертации ... доктора технических наук: 05.12.04/
по: Воронин, В. В. Вячеслав Владимирович
Публикация: (2016)

Методы и алгоритмы сегментации медицинских изображений на основе машинного обучения автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук спец. 05.13.01
по: Данилов, В. В. специалист в области информатики и вычислительной техники инженер Томского политехнического университета 1989-
Публикация: (2020)

Tradeoff search methods between interpretability and accuracy of the identification fuzzy systems based on rules
по: Yankovskaya, Anna Efimovna

Assessing trustworthiness of IoT applications using logic circuits
по: Laputenko, Andrey V.

Diffuse reflectance and machine learning techniques to differentiate colorectal cancer ex vivo