خرید و دانلود نسخه کامل کتاب Fundamentals of Machine Learning for Predictive Data Analytics: Algorithms, Worked Examples, and Case Studies (The MIT Press)

آنتونی رابینز میگه : من در 40 سالگی به جایی رسیدم که برای رسیدن بهش 82 سال زمان لازمه و این رو مدیون کتاب خواندن زیاد هستم.

• زبان فایل : انگلیسی
• نوع فایل : PDF

A comprehensive introduction to the most important machine learning approaches used in predictive data analytics, covering both theoretical concepts and practical applications

توضیحات فارسی

کتاب «مبانی یادگیری ماشین برای تحلیل داده‌های پیش‌بینانه: الگوریتم‌ها، مثال‌های حل‌شده و مطالعات موردی» که توسط جان دی. کِلِهَر، برایان مک‌نَمی و ایوف دارسی نوشته شده، یکی از منابع معتبر و کاربردی در حوزه علم داده و هوش مصنوعی است. این اثر به زبانی روان و ساختاری آموزشی، مفاهیم پایه‌ای یادگیری ماشین را توضیح می‌دهد و آن‌ها را با مثال‌های عملی و مطالعات موردی واقعی پیوند می‌زند. کتاب بر روی الگوریتم‌های کلیدی یادگیری ماشین مانند رگرسیون، طبقه‌بندی، درخت‌های تصمیم، شبکه‌های بیزی، روش‌های گروهی (Ensemble Methods) و مدل‌های احتمالی تمرکز دارد. نویسندگان با بهره‌گیری از مثال‌های گام‌به‌گام و کاربردهای واقعی در صنایع مختلف، نشان می‌دهند که چگونه می‌توان از یادگیری ماشین برای تحلیل داده‌ها و پیش‌بینی روندها استفاده کرد. همچنین این کتاب به‌گونه‌ای طراحی شده که هم برای دانشجویان تازه‌کار و هم برای پژوهشگران و متخصصان داده با تجربه، منبعی ارزشمند باشد. ترکیب توضیحات نظری و عملی در این کتاب، آن را به راهنمایی جامع برای درک و پیاده‌سازی تکنیک‌های یادگیری ماشین در حل مسائل واقعی تبدیل کرده است.

توضیحات انگلیسی

“Fundamentals of Machine Learning for Predictive Data Analytics: Algorithms, Worked Examples, and Case Studies” by John D. Kelleher, Brian Mac Namee, and Aoife D’Arcy is a highly regarded and accessible textbook that introduces the essential concepts of machine learning within the context of predictive data analytics. The book is structured to bridge theory and practice, presenting core algorithms such as regression, classification, decision trees, Bayesian networks, ensemble methods, and probabilistic models. Each concept is illustrated with worked examples and real-world case studies, helping readers to understand how machine learning can be applied effectively in solving data-driven problems. The authors place emphasis on both the mathematical foundations and the practical implementation of algorithms, making the material suitable for students, researchers, and professionals alike. By combining clarity of explanation with applied demonstrations, this resource equips readers with the skills needed to analyze data, build predictive models, and interpret results within diverse domains. It serves as a comprehensive guide for anyone seeking to apply machine learning techniques to predictive analytics in academia or industry.