Metody i narzędzia eksploracji danych

Ten podręcznik dostarcza zwięzłe omówienie nowoczesnych technik eksploracji danych. Skupia się na szerokim zakresie metod, takich jak optymalizacja globalna, regresja liniowa i logistyczna, oraz różnorodne klasyfikatory, w tym bayesowskie, drzewa decyzyjne, jak również zaawansowane sieci neuronowe MLP, RBF oraz SVM. Dodatkowo, książka omawia zastosowanie systemów eksperckich złożonych z zespołów klasyfikatorów i predyktorów, a także techniki transformacji i redukcji wymiarowości danych i metody wyboru kluczowych cech diagnostycznych. Znajdują się tu również strategie grupowania, wizualizacji oraz podstawy analizy asocjacyjnej między danymi.Autorzy zamieścili przykłady praktycznego wykorzystywania metod eksploracji danych w kontekście medycznym. Teoretyczne omówienia wzbogacone są konkretnymi przykładami obliczeń wykonanych w programie Matlab. Publikacja ta stanowi cenne źródło wiedzy dla studentów studiów magisterskich i doktoranckich i jest rekomendowana jako materiał poszerzający do kursów z zakresu sztucznej inteligencji, rozpoznawania wzorców czy inżynierii biomedycznej dla kierunków takich jak Informatyka czy Automatyka. Może być również przydatna dla praktyków, analityków danych, którzy specjalizują się w codziennej pracy w analizie danych oraz odkrywaniu wiedzy z baz danych i hurtowni danych.