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.

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.

''