<ул> <ли> Издатель: APN PROMISE <ли> Год выпуска: 2022. <ли> Переплет: картон <ли> Количество страниц: 458

<р> Машинное обучение и анализ данных играют все более важную роль в создании добавленной стоимости. Машинное обучение позволяет находить связи, скрытые в данных, принося новые идеи и знания, которых было бы трудно достичь без этой передовой техники. Практическое машинное обучение в R — это введение в работу с большими наборами данных в R, которое легко понять и предназначено специально для статистического анализа. Даже люди, не имеющие опыта программирования, могут извлечь пользу из этой книги, узнав, как практические применения машинного обучения позволяют ученым, работающим с данными, получать стратегическую бизнес-идею, надежные прогнозы и принимать более обоснованные решения. В отличие от других книг по этой теме, «Практическое машинное обучение в R» предлагает как теоретическое, так и техническое введение в машинное обучение. В примерах и упражнениях используется язык программирования R и новейшие инструменты анализа данных, что позволяет начать работу, не углубляясь слишком глубоко в сложную математику. В этой книге методы машинного обучения — от логистической регрессии до правил ассоциации и кластерного анализа — у вас под рукой. Единственная публикация, сочетающая интуитивное введение в машинное обучение с пошаговым описанием технических приложений. Практическое занятие по машинному обучению в R покажет вам, как: изучать концепции различных типов машинного обучения, обнаруживать закономерности, скрытые в больших наборах данных, писать и выполнять сценарии R с помощью RStudio, использовать R с пакетами Tidyverse для управления данными и их визуализации, применять базовые статистические методы, такие как логистическая регрессия и классификатор Наивного Байеса, для оценки и улучшения моделей машинного обучения. Д-Р ФРЕД НВАНГАНГА — профессор кафедры бизнес-аналитики Колледжа бизнеса Мендосы Университета Нотр-Дам, Индиана, США. Имеет более чем 15-летний опыт работы техническим руководителем. Д-Р МАЙК ЧЭППЛ — профессор факультета технологий, аналитики и операций Бизнес-колледжа Мендосы. Майк является автором более 25 широко читаемых книг и является академическим директором программы магистра наук в области бизнес-аналитики.