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Auteur Stéphane Tufféry (1965-....) |
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Titre : Data mining et statistique décisionnelle : l'intelligence des données Type de document : texte imprimé Auteurs : Stéphane Tufféry (1965-....), Auteur Mention d'édition : 4e éd. actualisée et augmentée Editeur : Paris : éd. Technip Année de publication : 2012 Importance : 1 vol. (XX-826 p.) Présentation : graph. Format : 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-7108-1017-9 Prix : 62 EUR Note générale : La couv. porte en plus : "analyse discriminante, apprentissage statistique, arbres de décision, classification, exploration des..."
En appendice, choix de documents
Bibliogr. p. 809-820. IndexLangues : Français (fre) Mots-clés : Exploration de données Marketing Recherche Systèmes d'aide à la décision Index. décimale : 658.403 Résumé : Nombre de ses outils appartiennent à l'analyse des données et à la statistique "classique" (analyse factorielle, classification automatique, analyse discriminante, régression logistique, modèles linéaires généralisés, régression pénalisée...), mais certains sont plus spécifiques au data mining, comme les arbres de décision, les réseaux de neurones, les SVM, l'agrégation de modèles et la détection des règles d'associations.
Ces outils sont disponibles dans des logiciels de plus en plus puissants et conviviaux, aptes à exécuter de nombreux algorithmes sur de grands volumes de données. Un chapitre de l'ouvrage aide le lecteur à se diriger dans cette offre logicielle et détaille les fonctionnalités des trois principaux logiciels : R, SAS et IBM SPSS. Ces logiciels sont aussi utilisés pour illustrer par des exemples de nombreuses explications théoriques.
Une partie de 50 pages est consacrée à une étude de cas complète de creditscoring, qui va de l'exploration des données jusqu'à l'élaboration de la grille de score. Les aspects méthodologiques vont de la conduite des projets jusqu'aux facteurs de réussite et aux pièges à éviter, en passant par l'évaluation et la comparaison des modèles, leur intégration dans les processus opérationnels, sans oublier les contraintes juridiques dès que l'on traite des données à caractère personnel.Data mining et statistique décisionnelle : l'intelligence des données [texte imprimé] / Stéphane Tufféry (1965-....), Auteur . - 4e éd. actualisée et augmentée . - Paris : éd. Technip, 2012 . - 1 vol. (XX-826 p.) : graph. ; 24 cm.
ISBN : 978-2-7108-1017-9 : 62 EUR
La couv. porte en plus : "analyse discriminante, apprentissage statistique, arbres de décision, classification, exploration des..."
En appendice, choix de documents
Bibliogr. p. 809-820. Index
Langues : Français (fre)
Mots-clés : Exploration de données Marketing Recherche Systèmes d'aide à la décision Index. décimale : 658.403 Résumé : Nombre de ses outils appartiennent à l'analyse des données et à la statistique "classique" (analyse factorielle, classification automatique, analyse discriminante, régression logistique, modèles linéaires généralisés, régression pénalisée...), mais certains sont plus spécifiques au data mining, comme les arbres de décision, les réseaux de neurones, les SVM, l'agrégation de modèles et la détection des règles d'associations.
Ces outils sont disponibles dans des logiciels de plus en plus puissants et conviviaux, aptes à exécuter de nombreux algorithmes sur de grands volumes de données. Un chapitre de l'ouvrage aide le lecteur à se diriger dans cette offre logicielle et détaille les fonctionnalités des trois principaux logiciels : R, SAS et IBM SPSS. Ces logiciels sont aussi utilisés pour illustrer par des exemples de nombreuses explications théoriques.
Une partie de 50 pages est consacrée à une étude de cas complète de creditscoring, qui va de l'exploration des données jusqu'à l'élaboration de la grille de score. Les aspects méthodologiques vont de la conduite des projets jusqu'aux facteurs de réussite et aux pièges à éviter, en passant par l'évaluation et la comparaison des modèles, leur intégration dans les processus opérationnels, sans oublier les contraintes juridiques dès que l'on traite des données à caractère personnel.Réservation
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Exemplaires (5)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité E096050 E000-005.7-18/ 01 Livre مخزن الكتب 005 Organisation des données, programmation des ordinateurs, programmes Disponible E096051 E000-005.7-18/ 02 Livre مخزن الكتب 005 Organisation des données, programmation des ordinateurs, programmes Disponible E096052 E000-005.7-18/ 03 Livre مخزن الكتب 005 Organisation des données, programmation des ordinateurs, programmes Disponible E096053 E000-005.7-18/ 04 Livre مخزن الكتب 005 Organisation des données, programmation des ordinateurs, programmes Disponible E096054 E000-005.7-18/ 05 Livre مخزن الكتب 005 Organisation des données, programmation des ordinateurs, programmes Exclu du prêt
Titre : Modélisation prédictive et apprentissage statistique avec R Type de document : texte imprimé Auteurs : Stéphane Tufféry (1965-....), Auteur Editeur : Paris : Editions Technip Année de publication : 2015 Importance : 1 vol. (XI-415 p.) Présentation : ill. Format : 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-7108-1158-9 Prix : 45 EUR Note générale : Bibliogr. et webliogr. p. 413-415. Index Langues : Français (fre) Mots-clés : R (logiciel) Statistique mathématique Index. décimale : 519.2 Résumé : L’ouvrage commence par les méthodes de classement classiques les plus éprouvées, mais aborde rapidement les méthodes plus récentes et avancées : régression ridge, lasso, elastic net, boosting, forêts aléatoires, Extra-Trees, réseaux de neurones, séparateurs à vaste marge. Chaque fois, le lien est fait entre la théorie et les résultats obtenus pour montrer qu’ils illustrent bien les principes sous-jacents à ces méthodes. Mais l’aspect pratique est aussi privilégié, avec l’objectif de permettre au lecteur une mise en oeuvre rapide et efficace dans son travail concret. L’exploration et la préparation préliminaire des données sont d’ailleurs décrites, ainsi que le processus de sélection des variables. Une synthèse
finale est faite de toutes les méthodes présentées.Modélisation prédictive et apprentissage statistique avec R [texte imprimé] / Stéphane Tufféry (1965-....), Auteur . - Paris : Editions Technip, 2015 . - 1 vol. (XI-415 p.) : ill. ; 24 cm.
ISBN : 978-2-7108-1158-9 : 45 EUR
Bibliogr. et webliogr. p. 413-415. Index
Langues : Français (fre)
Mots-clés : R (logiciel) Statistique mathématique Index. décimale : 519.2 Résumé : L’ouvrage commence par les méthodes de classement classiques les plus éprouvées, mais aborde rapidement les méthodes plus récentes et avancées : régression ridge, lasso, elastic net, boosting, forêts aléatoires, Extra-Trees, réseaux de neurones, séparateurs à vaste marge. Chaque fois, le lien est fait entre la théorie et les résultats obtenus pour montrer qu’ils illustrent bien les principes sous-jacents à ces méthodes. Mais l’aspect pratique est aussi privilégié, avec l’objectif de permettre au lecteur une mise en oeuvre rapide et efficace dans son travail concret. L’exploration et la préparation préliminaire des données sont d’ailleurs décrites, ainsi que le processus de sélection des variables. Une synthèse
finale est faite de toutes les méthodes présentées.Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité E095462 E510-519.2-44/ 01 Livre مخزن الكتب 519 Mathématiques appliquées, probabilités Disponible E095463 E510-519.2-44/ 02 Livre مخزن الكتب 519 Mathématiques appliquées, probabilités Disponible E095464 E510-519.2-44/ 03 Livre مخزن الكتب 519 Mathématiques appliquées, probabilités Disponible E095465 E510-519.2-44/ 04 Livre مخزن الكتب 519 Mathématiques appliquées, probabilités Disponible E095466 E510-519.2-44/ 05 Livre مخزن الكتب 519 Mathématiques appliquées, probabilités Disponible
