Machine Learning in Business: An Introduction to the World of Data Science
Idioma: inglés
Editorial: Independently published, 2021
- Tapa blanda
- Usado
Librería: Textbooks_Source, Columbia, MO, Estados Unidos de AmericaTextbooks_Source
Vendedor de IberLibro desde 10 de noviembre de 2017
Condición: Usado - Aceptable
EUR 33,28
Cantidad disponible: 7 disponibles
Añadir al carritoDescripción del artículo del vendedor
Ships in a BOX from Central Missouri! May not include working access code. Will not include dust jacket. Has used sticker(s) and some writing or highlighting. UPS shipping for most packages, (Priority Mail for AK/HI/APO/PO Boxes).
N° de ref. del artículo 008776362U
- Título
- Machine Learning in Business: An Introduction to the World of Data Science
- Autor
- Hull, John C
- Editorial
- Independently published
- Año de publicación
- 2021
- Estado
- Good
- Encuadernación
- Encuadernación de tapa blanda
- Idioma
- inglés
- ISBN 13
- 9798508489441
THIRD EDITION OF MACHINE LEARNING IN BUSINESS
This book is for business executives and students who want to learn about the tools used in machine learning. In creating the third edition, John Hull has continued to improve his material. He has added new case studies and new material on the applications of neural networks. The book explains the most popular algorithms clearly and succinctly without using calculus or matrix/vector algebra. The focus is on business applications. There are many illustrative examples throughout the book. These include assessing the risk of a country for international investment, predicting the value of real estate, classifying retail loans as acceptable or unacceptable, understanding the behavior of interest rates, using neural networks to understand volatility surface movements, and using reinforcement learning for optimal trade execution. Data, worksheets, and Python code for the examples is on the author's website. A complete set of PowerPoint slides that can be used by instructors is also on the website. The opening chapter reviews different types of machine learning models. It explains the role of the training data set, the validation data set, and the test data set. It also explains the issues involved in cleaning data and covers Bayes’ theorem. Chapter 2 is devoted to unsupervised learning. It explains the k-means algorithm and alternative approaches to clustering. It also covers principal components analysis. Chapter 3 explains linear and logistic regression. It covers regularization using Ridge, Lasso, and Elastic Net. Chapter 4 covers decision trees. It includes a discussion of the naive Bayes classifier, random forests, and other ensemble methods. Chapter 5, explains how the SVM approach can be used for both linear and non-linear classification as well as for the prediction of a continuous variable. Chapter 6 is devoted to neural networks. It includes a discussion of the gradient descent algorithm and stopping rules. Chapter 7 covers autoencoders, variational autoencoders, generative adversarial networks, convolutional neural networks, and recurrent neural networks. Chapter 8 explains reinforcement learning using two games as examples. It covers Q-learning and deep Q-learning, and discusses applications. Chapter 9 covers natural language processing. It discusses how the algorithms introduced in the book can be used for sentiment analysis, language translation, and information retrieval. Chapter 10 is concerned with model interpretability. It discusses the importance of making models understandable and the procedures that can be used for both white-box and black-box models. The final chapter focuses on issues for society. The topics covered include data privacy, biases, ethical considerations, legal issues, and adversarial machine learning. At the ends of chapters there are short concept questions to test the readers understanding of the material and longer exercises. Answers are at the end of the book. The book includes a glossary of terms and an index.“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
Textbooks_Source
Columbia, MO, Estados Unidos de America
Vendedor de IberLibro desde 10 de noviembre de 2017
Tarifas de envío en Estados Unidos de America
| Artículo | De 5 a 14 días hábiles | De 3 a 6 días hábiles |
|---|---|---|
| Primer artículo | EUR 3,56 | EUR 6,23 |
Métodos de pago
Descripción de la tienda
Textbooks_Source is committed to selling new and used books for less money. We offer fast shipping & handling and dedicated customer service support to ensure that you have a great experience as our customer. Thank you for shopping with us!
Especialidad
Textbooks and TradeInformación empresarial del vendedor
TXTB.com, LLC
2711 W. Ash St.
Columbia, MO Estados Unidos de America 65203
Derecho al desistimiento
Si es un consumidor, puede rescindir el contrato de acuerdo con lo siguiente. Por consumidor se entiende cualquier persona física que actúe con fines ajenos a su actividad comercial, empresarial, oficio o profesión.
Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
Efectos del desistimiento
Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.
Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
Podremos retener el reembolso hasta que hayamos recibido los bienes o hasta que nos haya presentado una prueba de que los ha devuelto, lo que ocurra primero.
Deberá devolver los bienes o entregarlos a Textbooks_Source, Columbia, Missouri, U.S.A., sin demoras indebidas y, en cualquier caso, en un plazo máximo de 14 días a partir del día en que nos comunique su desistimiento del presente contrato. El plazo se cumple si devuelve la mercancía antes de que venza el periodo de 14 días. Tendrá que asumir los gastos directos de devolución de los bienes. Usted solo es responsable de la disminución del valor de los bienes como resultado de una manipulación distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las características y el funcionamiento de los bienes.
Excepciones al derecho de desistimiento
El derecho de desistimiento no se aplica a lo siguiente:
- La entrega de periódicos, diarios o revistas, con la excepción de los contratos de suscripción; y
- El suministro de contenido digital que no se proporcione en un soporte tangible (por ejemplo, en un CD o DVD) si, al hacer el pedido, aceptó que podíamos empezar a entregarlo y que no podría desistir una vez iniciada la entrega.