Практическое машинное обучение в r

Nanggga Fred Chapple Mike

• Год публикации: 2022
• Тип покрытия: Soft
• Автор: nangganga fred chapple mike
• Условие: видимые следы использования
• ISBN: 9788375414783
• Размер: 17 см х 24 см. x 2,3 см
• Номер издания: -
• Серия: -
• Количество страниц: 458
• Вес: 0,755 кг
• Индекс: -
• олово: t05484821

Машинное обучение и анализ данных играют все более важную роль в создании дополнительных значений. Машинное обучение позволяет вам найти скрытые в данных зависимостях, принося новые идеи и знания, которых было бы трудно достичь без этой передовой техники. Книга практического машинного обучения на языке представляет собой предварительную подготовку к работе с большими наборами данных на языке, что легко понять и было разработано специально для статистического анализа. Даже люди, не имеющие опыта в программировании, могут использовать эту книгу, изучая, как практические применения машинного обучения позволяют аналитикам данных получать стратегическую бизнес -информацию, солидные прогнозы и принимать более точные решения. В отличие от других книг по этому вопросу, практическое машинное обучение на языке предлагается как теоретическим, так и техническим введением в машинное обучение. В примерах и упражнениях используются R -Language Programming Languaging и последние инструменты анализа данных, которые позволяют начать работу без чрезмерного углубления в расширенную математику. Благодаря этой книге методы машинного обучения - от логистической регрессии до правил ассоциации и анализа фокусировки - находятся под рукой. Единственная публикация, которая сочетает в себе интуитивное введение в машинное обучение с описаниями технических приложений шаг за шагом. Практическое машинное обучение на языке покажет вам, как: ассимилировать концепции различных типов машинного обучения, обнаружить шаблоны, скрытые в больших наборах данных, записать и выполнять R сценариев с использованием RStudio, используйте язык R в сочетании с пакетами Tididiverse для управления данными и их визуализации, используйте базовые статистические методы, такие как логистическая регрессия или национальный классификатор. Байеса, оценка и улучшение моделей машинного обучения. Доктор Фред Нангга - профессор университета факультета бизнес -аналитики в колледже бизнеса Мендосы в Университете Нотр -Дам, штат Индиана и США. У него более 15 лет опыта игры в роли технического лидера. Доктор Майк Чаппл - профессор университета в технологическом факультете технологий, аналитики и операций в Колледже бизнеса Мендосы. Майк является автором более чем 25 книг и актов в качестве научного директора программы магистра в области бизнес -анализа.

Объяснение состояния: видимые следы использования

Книги с незначительными признаками использования, которые не влияют на содержание и не препятствуют чтению (незначительная грязь, изгиб, подчеркивает, подписнут, другие).