Foundations of Predictive Analytics
Lingua: inglese
Editore: CRC Press, USA, 2012
Serie: Libro 25 di 56 - Chapman & Hall/CRC Data Mining and Knowledge Discovery
- Rilegato
- Usato

Da: Goulds Book Arcade, Sydney, Newtown, Sydney, NSW, AustraliaGoulds Book Arcade, Sydney
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Codice articolo 161305
- Titolo
- Foundations of Predictive Analytics
- Autore
- Wu, James; Coggeshall, Stephen
- Editore
- CRC Press, USA
- Anno di pubblicazione
- 2012
- Condizione
- Very Good
- Sovraccoperta
- No Dust Jacket
- Rilegatura
- Hard Cover
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1439869464
- ISBN 13
- 9781439869468
- Serie
- Libro 25 di 56: Chapman & Hall/CRC Data Mining and Knowledge Discovery
- Cataloghi dei venditori
- Sciences & Tech. Subjects, inc. Maths & Astronomy
Drawing on the authors’ two decades of experience in applied modeling and data mining, Foundations of Predictive Analytics presents the fundamental background required for analyzing data and building models for many practical applications, such as consumer behavior modeling, risk and marketing analytics, and other areas. It also discusses a variety of practical topics that are frequently missing from similar texts.
The book begins with the statistical and linear algebra/matrix foundation of modeling methods, from distributions to cumulant and copula functions to Cornish–Fisher expansion and other useful but hard-to-find statistical techniques. It then describes common and unusual linear methods as well as popular nonlinear modeling approaches, including additive models, trees, support vector machine, fuzzy systems, clustering, naïve Bayes, and neural nets. The authors go on to cover methodologies used in time series and forecasting, such as ARIMA, GARCH, and survival analysis. They also present a range of optimization techniques and explore several special topics, such as Dempster–Shafer theory.
An in-depth collection of the most important fundamental material on predictive analytics, this self-contained book provides the necessary information for understanding various techniques for exploratory data analysis and modeling. It explains the algorithmic details behind each technique (including underlying assumptions and mathematical formulations) and shows how to prepare and encode data, select variables, use model goodness measures, normalize odds, and perform reject inference.
Web ResourceThe book’s website at www.DataMinerXL.com offers the DataMinerXL software for building predictive models. The site also includes more examples and information on modeling.
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Informazioni sull’autore
James Wu is a Fixed Income Quant with extensive expertise in a wide variety of applied analytical solutions in consumer behavior modeling and financial engineering. He previously worked at ID Analytics, Morgan Stanley, JPMorgan Chase, Los Alamos Computational Group, and CASA. He earned a PhD from the University of Idaho.
Stephen Coggeshall is the Chief Technology Officer of ID Analytics. He previously worked at Los Alamos Computational Group, Morgan Stanley, HNC Software, CASA, and Los Alamos National Laboratory. During his over 20 year career, Dr. Coggeshall has helped teams of scientists develop practical solutions to difficult business problems using advanced analytics. He earned a PhD from the University of Illinois and was named 2008 Technology Executive of the Year by the San Diego Business Journal.
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Large shop within 4 miles of Sydney Opera House and close to Sydney University. First established in Sydney in 1967. Have remainders bought over those years, many ageing like good wine. We have many second hand books in all categories. Find us on Google Maps. Enter "Goulds Books Australia". We are at 536 King St, Newtown.
Specializzazione
Australian Labor Movement History, Australian History, History of the Left, Art, Aust and World, Humour, China & Asia, S.F. in the shop, All General Bookselling Categories, War & Military, Religion & Philosophy, not on the web.Informazioni sull’azienda del venditore
Goulds Book Arcade, Sydney
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