PRAKTYCZNE UCZENIE MASZYNOWE W JĘZYKU R FRED NWANGANGA, MIKE CHAPPLE
- Час доставки: 7-10 днів
- Стан товару: новий
- Доступна кількість: 32
Оплачивая «PRAKTYCZNE UCZENIE MASZYNOWE W JĘZYKU R FRED NWANGANGA, MIKE CHAPPLE», вы можете быть уверены, что данный товар из каталога «Основы работы с компьютером» будет доставлен из Польши и проверен на целостность. В цене товара, указанной на сайте, учтена доставка из Польши. Внимание!!! Товары для Евросоюза, согласно законодательству стран Евросоюза, могут отличаться упаковкой или наполнением.
Практичне машинне навчання в R
Fred Nwanganga, Mike Chapple
- Видавництво: APN PROMISE
- Рік випуску: 2022
- Палітурка: картон
- Кількість сторінок: 458
Машинне навчання та аналіз даних відіграють дедалі важливішу роль у створенні додаткової вартості. Машинне навчання дозволяє знаходити зв’язки, приховані в даних, привносячи нові ідеї та знання, яких було б важко досягти без цієї вдосконаленої техніки. Практичне машинне навчання в R – це вступ до роботи з великими наборами даних у R, які легко зрозуміти та розроблені спеціально для статистичного аналізу. Навіть люди, які не мають досвіду програмування, можуть скористатися цією книгою, дізнавшись, як практичне застосування машинного навчання дозволяє дослідникам даних отримувати стратегічне ділове розуміння, надійні прогнози та приймати кращі рішення. На відміну від інших книг на цю тему, Practical Machine Learning in R пропонує як теоретичний, так і технічний вступ до машинного навчання. У прикладах і вправах використовується мова програмування R і новітні засоби аналізу даних, що дозволяє почати роботу, не заглиблюючись у передову математику. Ця книга дає вам під рукою методи машинного навчання – від логістичної регресії до правил асоціації та кластерного аналізу. Єдина публікація, яка поєднує в собі інтуїтивно зрозумілий вступ до машинного навчання з покроковими описами технічних додатків. Практичний курс машинного навчання на R покаже вам, як: вивчити концепції різних типів машинного навчання, виявляти шаблони, приховані у великих наборах даних, писати та виконувати сценарії R за допомогою RStudio, використовувати R із пакетами Tidyverse для керування та візуалізації даних, застосовувати основні статистичні методи, такі як логістична регресія та наивний класифікатор Байєса для оцінки та вдосконалення моделей машинного навчання. Д-Р ФРЕД НВАНГАНГА – професор коледжу на кафедрі бізнес-аналітики Коледжу бізнесу Мендози Університету Нотр-Дам, штат Індіана, США. Має понад 15 років досвіду технічного керівника. Д-Р МАЙК ЧЕППЛ — професор кафедри технологій, аналітики та операцій Коледжу бізнесу Мендози. Майк є автором понад 25 широко читаних книг і працює академічним директором програми магістра наук у галузі бізнес-аналітики.
[Марка,9788375414783,15/12/2022 20:26:14]