Uczenie maszynowe w języku R. Tworzenie i doskonalenie modeli - od przygotowania danych po dostrajan

Autor: Brett Lantz
  • Data wydania: 2024/05/21
  • Liczba stron 688
  • Format 16.5x23.5 cm
  • Wydawca: Helion
  • Wysyłka: 10 dni
£ 27.52
£ 30.58
Brutto
Ilość

Dodaj do schowka

Uczenie maszynowe polega na przekształcaniu danych w informacje ułatwiające podejmowanie decyzji. W erze big data umożliwia pracę z ogromnymi strumieniami napływających informacji ... pozwala na ich zrozumienie i efektywne zastosowanie. Ulubionym narzędziem analityk&oacute,w danych jest bezpłatne wieloplatformowe środowisko programowania statystycznego o nazwie R, oferujące potężne, intuicyjne i łatwe do opanowania narzędzia.

To czwarte, zaktualizowane wydanie znakomitego przewodnika poświęconego zastosowaniu uczenia maszynowego do rozwiązywania rzeczywistych problem&oacute,w w analizie danych. Dzięki książce dowiesz się wszystkiego, co trzeba wiedzieć o wstępnym przetwarzaniu danych, znajdowaniu kluczowych spostrzeżeń, prognozowaniu i wizualizowaniu odkryć. W tym wydaniu dodano kilka nowych rozdział&oacute,w dotyczących data science i niekt&oacute,rych trudniejszych zagadnień, takich jak zaawansowane przygotowywanie danych, budowanie lepiej uczących się modeli i praca z big data. Znalazło się tu także om&oacute,wienie etycznych aspekt&oacute,w uczenia maszynowego i wprowadzenie do uczenia głębokiego. Treść została zaktualizowana do wersji 4.0.0 języka R.

Dzięki tej książce nauczysz się:

  • kompleksowo realizować proces uczenia maszynowego
  • przeprowadzać predykcję za pomocą drzew decyzyjnych, reguł i maszyn wektor&oacute,w nośnych
  • szacować wartości finansowe przy użyciu regresji
  • modelować złożone procesy z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych
  • oceniać modele i poprawiać ich trafność
  • łączyć R z bazami danych SQL i nowymi technologiami big data

Naucz się przekształcać surowe dane w wiedzę!

966948
Numer EAN
9788328908994
Rok wydania
2024
Liczba stron
688
dostępność
10 dni
Format
16.5x23.5 cm
Identyfikator
122073