Regression Analysis with Classical and Statistical Learning Methods : An Easy Guide for Data Scientists, Business Analysts and Engineers using Python

Sprache: Englisch

Verlag: Academic Enclave, 2025

9348642510 / 9789348642516

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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Regression is a powerful technique in data analysis for modeling relationships between variables, making it crucial for prediction, decision-making, and pattern recognition. This book offers an accessible introduction to regression modeling, tailored for postgraduate students in fields such as data science, engineering, statistics, mathematics, business, and the sciences. It simplifies complex mathematical concepts and emphasizes real-world applications, complemented by coding examples to reinforce key concepts.The book covers classical regression methods including simple and multiple linear regression, polynomial regression, and logistic regression. It also addresses regression diagnostics, such as model evaluation, outlier detection, and assessment of model assumptions. By integrating classical methods with modern machine learning techniques, it offers a unique perspective. Machine learning techniques like support vector regression, decision trees, and artificial neural networks (ANN) for regression tasks are introduced, demonstrating their complementarity to classical methods through practical examples. The book also explores advanced methods such as Ridge, Lasso, Elastic Net, Principal Component Regression, and Generalized Linear Models (GLMs). These techniques are demonstrated using Python libraries like Statsmodels and Scikit-learn, enabling students to engage in practical learning.…

Bestandsnummer des Verkäufers 9789348642516

Titel
Regression Analysis with Classical and Statistical Learning Methods : An Easy Guide for Data Scientists, Business Analysts and Engineers using Python
Autor
K C James
Verlag
Academic Enclave
Veröffentlichungsjahr
2025
Zustand
Neu
Einband
Taschenbuch
Sprache
Englisch
ISBN-10
9348642510
ISBN-13
9789348642516
Artikelgewicht
935 Gramm
Abmessungen
254x178x27 mm

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