Машинне навчання крізь призму Excel. Приклади та вправи. Хун Чжоу

Машинне навчання часто здається складним і вимагає глибоких знань у програмуванні та математиці. Однак Хун Чжоу пропонує унікальний підхід: вивчення алгоритмів без написання кодуMicrosoft Excel.

Ця книга розбирає ключові методи машинного навчання з покроковими поясненнями, графіками та вправами. Автор показує, як застосовувати Excel для аналізу даних, прогнозування, кластеризації та інших завдань, що робить книгу доступною навіть для тих, хто не знайомий з Python, R або спеціалізованими .

Що всередині?

 ✅ Основи машинного навчання – ключові поняття, типи алгоритмів, робота з даними
 ✅ Лінійна та логістична регресія – прогнозування та моделювання залежностей
 ✅ Кластеризація (K-means, ієрархічна) – угруповання даних без попередніх міток
 ✅ Методи класифікації – дерева рішень, Naïve Bayes, kNN
 ✅ Аналіз основних компонентів (PCA) – скорочення розмірності даних
 ✅ Прогнозування тимчасових рядів – тренди, сезонність, ковзне середнє
 ✅ Робота з Excel-функціями та інструментами – надбудови Power Query, Solver, Data Analysisdata-
 ✅ Практичні кейси та вправи – реальні приклади використання ML у бізнесі та аналітиці

Для кого ця книга?

• Бізнес-аналітиків та фахівців за даними, які хочуть освоїти ML без програмуванняФінансистів, маркетологів та економістів, які працюють з прогнозами та моделями даних
• Студентів та викладачів, яким потрібен доступний шлях до машинного навчання
• Будь-якого, хто хоче зрозуміти основи AI, не занурюючись у складний код

Чому варто прочитати?

 ✔ Проста мова та доступні пояснення – ідеально для новачків
 ✔ Не вимагає знання Python або R – усі приклади на основі Excel
 ✔ Реальні кейси та практичні завдання – корисно для бізнесу та аналітики
 ✔ Освоєння ML-інструментів без складних обчислень

Якщо ви хочете розібратися в машинному навчанні, але боітеся ця книга — ваш ідеальний старт!