K. Goyal, S. C. Kumar, and S. K. Singh. Book Description: The book "Statistical Machine Learning for Engineering with Applications" provides a comprehensive overview of the principles and techniques of statistical machine learning, with a focus on engineering applications. The authors, S. K. Goyal, S. C. Kumar, and S. K. Singh, are experts in the field and have written this book to provide readers with a thorough understanding of the concepts and methods of statistical machine learning, as well as its practical applications in various fields such as computer science, biology, and finance. The book covers topics such as linear regression, logistic regression, decision trees, random forests, support vector machines, and neural networks, among others. It also discusses the challenges and limitations of these methods and their applications in real-world scenarios. The book is divided into four parts: Part I introduces the fundamental concepts of statistical machine learning, including probability theory, statistical inference, and linear regression. Part II explores more advanced topics such as logistic regression, decision trees, and random forests. Part III delves into the application of machine learning algorithms in computer science, biology, and finance, while Part IV discusses the challenges and limitations of these methods and their future directions. Throughout the book, the authors use numerous examples and exercises to illustrate the concepts and help readers understand the material.

К. Гоял, С. К. Кумар и С. К. Сингх. В книге «Статистическое машинное обучение для инженерии с приложениями» представлен всесторонний обзор принципов и методов статистического машинного обучения с акцентом на инженерные приложения. Авторы, С. К. Гоял, С. К. Кумар и С. К. Сингх, являются экспертами в этой области и написали эту книгу, чтобы дать читателям полное понимание концепций и методов статистического машинного обучения, а также его практического применения в различных областях, таких как информатика, биология и финансы. Книга охватывает такие темы, как линейная регрессия, логистическая регрессия, деревья решений, случайные леса, машины опорных векторов и нейронные сети, среди прочих. В нем также обсуждаются проблемы и ограничения этих методов и их применения в реальных сценариях. Книга разделена на четыре части: Часть I вводит фундаментальные понятия статистического машинного обучения, включая теорию вероятностей, статистический вывод и линейную регрессию. В части II рассматриваются более продвинутые темы, такие как логистическая регрессия, деревья принятия решений и случайные леса. Часть III углубляется в применение алгоритмов машинного обучения в информатике, биологии и финансах, в то время как часть IV обсуждает проблемы и ограничения этих методов и их будущие направления. На протяжении всей книги авторы используют многочисленные примеры и упражнения, чтобы проиллюстрировать концепции и помочь читателям понять материал.

K. Goyal, C. K. Kumar et C. K. ngh. livre « Statistical Machine arning for Engineering with Applications » présente un aperçu complet des principes et des méthodes de l'apprentissage automatique statistique, en mettant l'accent sur les applications d'ingénierie. s auteurs, S. K. Goyal, C. Kumar et C. K. ngh, sont des experts dans ce domaine et ont écrit ce livre pour donner aux lecteurs une compréhension complète des concepts et des méthodes de l'apprentissage automatique statistique ainsi que de ses applications pratiques dans divers domaines tels que l'informatique, la biologie et la finance. livre couvre des sujets tels que la régression linéaire, la régression logistique, les arbres de décision, les forêts aléatoires, les machines à vecteurs de référence et les réseaux neuronaux, entre autres. Il traite également des problèmes et des limites de ces méthodes et de leur application dans des scénarios réels. livre est divisé en quatre parties : La partie I introduit les concepts fondamentaux de l'apprentissage machine statistique, y compris la théorie des probabilités, la conclusion statistique et la régression linéaire. La partie II traite de sujets plus avancés tels que la régression logistique, les arbres de décision et les forêts aléatoires. La partie III est consacrée à l'application des algorithmes d'apprentissage automatique à l'informatique, à la biologie et à la finance, tandis que la partie IV traite des problèmes et des limites de ces méthodes et de leurs orientations futures. Tout au long du livre, les auteurs utilisent de nombreux exemples et exercices pour illustrer les concepts et aider les lecteurs à comprendre le matériel.

C. Goyal, S. K. Kumar y S. K. ngh. libro «Statistical Machine arning for Engineering with Applications» ofrece una amplia visión general de los principios y métodos del aprendizaje automático estadístico, con énfasis en las aplicaciones de ingeniería. autores, S. K. Goyal, S. K. Kumar y S. K. ngh, son expertos en la materia y han escrito este libro para dar a los lectores una comprensión completa de los conceptos y técnicas del aprendizaje automático estadístico, así como de sus aplicaciones prácticas en diversos campos como la informática, la biología y las finanzas. libro abarca temas como regresión lineal, regresión logística, árboles de decisión, bosques aleatorios, máquinas de vectores de referencia y redes neuronales, entre otros. También analiza los problemas y limitaciones de estas técnicas y su aplicación en escenarios reales. libro se divide en cuatro partes: Parte I introduce conceptos fundamentales del aprendizaje automático estadístico, incluyendo la teoría de la probabilidad, la inferencia estadística y la regresión lineal. En la parte II se abordan temas más avanzados, como la regresión logística, los árboles de decisión y los bosques accidentales. La Parte III profundiza en la aplicación de algoritmos de aprendizaje automático en informática, biología y finanzas, mientras que la Parte IV discute los problemas y limitaciones de estas técnicas y sus direcciones futuras. A lo largo del libro, los autores utilizan numerosos ejemplos y ejercicios para ilustrar conceptos y ayudar a los lectores a entender el material.

C. Goyal, S. C. Kumar e S. C. ngh. Il libro «Apprendimento automatico statistico per l'ingegneria con applicazioni» fornisce una panoramica completa dei principi e dei metodi di apprendimento automatico statistico, focalizzata sulle applicazioni di ingegneria. Gli autori, S. C. Goyal, S. C. Kumar e S. C. ngh, sono esperti in questo campo e hanno scritto questo libro per fornire ai lettori una piena comprensione dei concetti e delle tecniche di apprendimento statistico automatico, nonché delle sue applicazioni pratiche in diversi campi come l'informatica, la biologia e la finanza. Il libro si occupa di temi quali regressione lineare, regressione logistica, alberi di soluzioni, foreste casuali, macchine di supporto vettori e reti neurali, tra gli altri. discute anche dei problemi e delle limitazioni di questi metodi e della loro applicazione in scenari reali. Il libro è suddiviso in quattro parti: la parte I introduce i concetti fondamentali dell'apprendimento automatico statistico, inclusa la teoria delle probabilità, la conclusione statistica e la regressione lineare. La parte II affronta temi più avanzati come regressione logistica, alberi decisionali e foreste casuali. La parte III è approfondita nell'applicazione degli algoritmi di apprendimento automatico in informatica, biologia e finanza, mentre la parte IV discute i problemi e le limitazioni di questi metodi e le loro destinazioni future. Durante tutto il libro, gli autori utilizzano numerosi esempi e esercizi per illustrare i concetti e aiutare i lettori a comprendere il brano.

K. Goyal, S. K. Kumar und S. K. ngh. Das Buch Statistical Machine arning for Engineering with Applications bietet einen umfassenden Überblick über die Prinzipien und Methoden des statistischen maschinellen rnens mit Schwerpunkt auf Engineering-Anwendungen. Die Autoren S. K. Goyal, S. K. Kumar und S. K. ngh sind Experten auf diesem Gebiet und haben dieses Buch geschrieben, um den sern ein umfassendes Verständnis der Konzepte und Methoden des statistischen maschinellen rnens sowie seiner praktischen Anwendungen in verschiedenen Bereichen wie Informatik, Biologie und Finanzen zu vermitteln. Das Buch behandelt unter anderem Themen wie lineare Regression, logistische Regression, Entscheidungsbäume, Random Forests, Support Vector Machines und neuronale Netze. Es diskutiert auch die Herausforderungen und Grenzen dieser Methoden und ihre Anwendung in realen Szenarien. Das Buch ist in vier Teile gegliedert: Teil I führt grundlegende Konzepte des statistischen maschinellen rnens ein, darunter Wahrscheinlichkeitstheorie, statistische Inferenz und lineare Regression. Teil II behandelt weiter fortgeschrittene Themen wie logistische Regression, Entscheidungsbäume und zufällige Wälder. Teil III befasst sich mit der Anwendung von Algorithmen des maschinellen rnens in Informatik, Biologie und Finanzen, während Teil IV die Herausforderungen und Grenzen dieser Methoden und ihre zukünftigen Richtungen diskutiert. Im Laufe des Buches verwenden die Autoren zahlreiche Beispiele und Übungen, um die Konzepte zu veranschaulichen und den sern zu helfen, das Material zu verstehen.

K. Goyal, S. K. Kumar i S. K. ngh. Książka „Statystyczne uczenie maszynowe dla inżynierii z aplikacjami” zawiera kompleksowy przegląd zasad i metod uczenia się statystycznego maszyn z naciskiem na zastosowania inżynieryjne. Autorzy, S. K. Goyal, S. K. Kumar i S. K. ngh, są ekspertami w tej dziedzinie i napisali tę książkę, aby dać czytelnikom pełne zrozumienie pojęć i metod uczenia maszynowego statystycznego, a także jego praktycznych zastosowań w różnych dziedzinach, takich jak informatyka, biologia i finanse. Książka obejmuje tematy takie jak regresja liniowa, regresja logistyczna, drzewa decyzyjne, lasy losowe, maszyny wektorowe oraz sieci neuronowe. Omawia również wyzwania i ograniczenia tych metod oraz ich stosowanie w scenariuszach realnych. Książka podzielona jest na cztery części: Część I wprowadza podstawowe pojęcia statystycznego uczenia maszynowego, w tym teorię prawdopodobieństwa, wnioskowanie statystyczne i regresję liniową. Część II dotyczy bardziej zaawansowanych tematów, takich jak regresja logistyczna, drzewa decyzyjne i lasy losowe. Część III rozpoczyna stosowanie algorytmów uczenia maszynowego w informatyce, biologii i finansach, natomiast część IV omawia wyzwania i ograniczenia tych metod oraz ich przyszłe kierunki. W całej książce autorzy używają licznych przykładów i ćwiczeń, aby zilustrować pojęcia i pomóc czytelnikom zrozumieć materiał.

''

K. Goyal, S. K. Kumar ve S. K. ngh. "Uygulamalarla Mühendislik için İstatistiksel Makine Öğrenimi" kitabı, mühendislik uygulamalarına odaklanarak istatistiksel makine öğreniminin ilke ve yöntemlerine kapsamlı bir genel bakış sunar. Yazarlar, S. K. Goyal, S. K. Kumar ve S. K. ngh, alanında uzman kişilerdir ve okuyuculara istatistiksel makine öğrenimi kavram ve yöntemlerinin yanı sıra bilgisayar bilimi, biyoloji ve finans gibi çeşitli alanlardaki pratik uygulamaları hakkında tam bir anlayış kazandırmak için bu kitabı yazmışlardır. Kitap, doğrusal regresyon, lojistik regresyon, karar ağaçları, rastgele ormanlar, destek vektör makineleri ve sinir ağları gibi konuları kapsar. Ayrıca, bu yöntemlerin zorluklarını ve sınırlamalarını ve gerçek dünya senaryolarındaki uygulamalarını tartışır. Kitap dört bölüme ayrılmıştır: Bölüm I, olasılık teorisi, istatistiksel çıkarım ve doğrusal regresyon dahil olmak üzere istatistiksel makine öğreniminin temel kavramlarını tanıtmaktadır. Bölüm II, lojistik regresyon, karar ağaçları ve rastgele ormanlar gibi daha gelişmiş konuları ele almaktadır. Bölüm III, bilgisayar bilimi, biyoloji ve finans alanlarında makine öğrenimi algoritmalarının uygulanmasına değinirken, Bölüm IV, bu yöntemlerin zorluklarını ve sınırlamalarını ve gelecekteki yönlerini tartışmaktadır. Kitap boyunca, yazarlar kavramları göstermek ve okuyucuların materyali anlamalarına yardımcı olmak için çok sayıda örnek ve alıştırma kullanırlar.

K. Goyal, S. K. Kumar and S. K. ngh. يقدم كتاب «التعلم الآلي الإحصائي للهندسة مع التطبيقات» لمحة عامة شاملة عن مبادئ وطرق التعلم الآلي الإحصائي مع التركيز على التطبيقات الهندسية. المؤلفون، S. K. Goyal و S. K. Kumar و S. K. ngh، هم خبراء في هذا المجال وقد كتبوا هذا الكتاب لإعطاء القراء فهمًا كاملاً لمفاهيم وطرق التعلم الآلي الإحصائي بالإضافة إلى تطبيقاته العملية في مختلف المجالات مثل علوم الكمبيوتر وعلم الأحياء والتمويل. يغطي الكتاب موضوعات مثل الانحدار الخطي، والانحدار اللوجستي، وأشجار القرار، والغابات العشوائية، وآلات ناقلات الدعم، والشبكات العصبية، من بين أمور أخرى. كما يناقش تحديات وقيود هذه الأساليب وتطبيقها في سيناريوهات العالم الحقيقي. ينقسم الكتاب إلى أربعة أجزاء: يقدم الجزء الأول مفاهيم أساسية للتعلم الآلي الإحصائي، بما في ذلك نظرية الاحتمالات والاستدلال الإحصائي والانحدار الخطي. يتناول الجزء الثاني مواضيع أكثر تقدمًا مثل الانحدار اللوجستي وأشجار القرار والغابات العشوائية. يتعمق الجزء الثالث في تطبيق خوارزميات التعلم الآلي في علوم الكمبيوتر وعلم الأحياء والتمويل، بينما يناقش الجزء الرابع تحديات وقيود هذه الأساليب واتجاهاتها المستقبلية. في جميع أنحاء الكتاب، يستخدم المؤلفون العديد من الأمثلة والتمارين لتوضيح المفاهيم ومساعدة القراء على فهم المواد.

K. Goyal，S. K. Kumar和S. K. ngh。《應用工程的統計機器學習》一書全面概述了統計機器學習的原理和方法，重點是工程應用。作者S. K. Goyal，S. K. Kumar和S. K. ngh是該領域的專家，並撰寫了這本書是為了使讀者充分了解統計機器學習的概念和方法及其在計算機科學，生物學和金融等各個領域的實際應用。該書涵蓋了諸如線性回歸，邏輯回歸，決策樹，隨機森林，參考向量機器和神經網絡等主題。它還討論了這些方法的問題和局限性以及它們在現實世界中的應用。該書分為四個部分：第一部分介紹了統計機器學習的基本概念，包括概率論，統計推論和線性回歸。第二部分討論了更高級的主題，例如邏輯回歸，決策樹和隨機森林。第三部分深入探討了機器學習算法在計算機科學，生物學和金融學中的應用，而第四部分則討論了這些方法及其未來方向的問題和局限性。在整個書中，作者使用許多示例和練習來說明概念並幫助讀者理解材料。