Praktyczne uczenie maszynowe w języku R

Autorzy: FNwanganga, Mike Chapple

Wydawca: Promise

Rok wydania: 2022

ISBN: 9788375414790

Stron: 458

Cena okładkowa ebooka: 89.99 zł > cenę promocyjną znajdziesz na naszej aukcji!

WERSJA CYFROWA: EBOOK

Formaty: PDF

WPROWADZENIE DO UCZENIA MASZYNOWEGO Z WYKORZYSTANIEM INTUICYJNEGO JĘZYKA R

Uczenie maszynowe i analiza danych pełnią coraz ważniejszą rolę w tworzeniu wartości dodanej. Uczenie maszynowe pozwala znajdować ukryte w danych zależności, wnosząc nowe pomysły i wiedzę, którą trudno byłoby osiągnąć bez tej zaawansowanej techniki. Książka Praktyczne uczenie maszynowe w języku R to wstępne przygotowanie do pracy z dużymi zbiorami danych w języku R, który jest łatwy w zrozumieniu i został opracowany specjalnie z myślą o analizie statystycznej. Nawet osoby bez doświadczenia w programowaniu mogą skorzystać z tej książki, dowiadując się, w jaki sposób praktyczne zastosowania uczenia maszynowego pozwalają analitykom danych pozyskiwać strategiczne informacje biznesowe, solidne prognozy i podejmować trafniejsze decyzje.

W odróżnieniu od innych książek na ten temat, Praktyczne uczenie maszynowe w języku R oferuje zarówno teoretyczne, jak i techniczne wprowadzenie do uczenia maszynowego. W przykładach i ćwiczeniach wykorzystywany jest język programowania R oraz najnowsze narzędzia analizy danych, co pozwala zacząć pracę bez nadmiernego zagłębiania się w zaawansowaną matematykę. Dzięki tej książce techniki uczenia maszynowego - począwszy od regresji logistycznej po reguły asocjacyjne i analizę skupień - są w zasięgu ręki.

Jedyna publikacja, która łączy intuicyjne wprowadzenie do uczenia maszynowego z opisami zastosowań technicznych krok po kroku. Praktyczne uczenie maszynowe w języku R pokaże jak:

przyswoić koncepcje różnych typów uczenia maszynowego,

odkrywać wzorce ukryte w dużych zbiorach danych,

pisać i wykonywać skrypty R za pomocą RStudio,

używać języka R w połączeniu z pakietami Tidyverse do zarządzania danymi i ich wizualizacji,

stosować podstawowe techniki statystyczne, takie jak regresja logistyczna czy naiwny klasyfikator Bayesa,

oceniać i ulepszać modele uczenia maszynowego.

DR FRED NWANGANGA jest profesorem uczelni na wydziale Business Analytics w Mendoza College of Business na uniwersytecie Notre Dame, Indiana, USA. Ma ponad 15-letnie doświadczenie w pełnieniu roli lidera technicznego.

DR MIKE CHAPPLE jest profesorem uczelni na wydziale Technology, Analytics, and Operations w Mendoza College of Business. Mike jest autorem ponad 25 poczytnych książek i pełni funkcję dyrektora naukowego programu studiów magisterskich z analizy biznesowej.

-------

ПРИМЕЧАНИЕ: ЭЛЕКТРОННАЯ КНИГА ПОСТАВЛЯЕТСЯ В ЦИФРОВОЙ ФОРМЕ. СКАЧАТЬ ФАЙЛЫ ТОЛЬКО И ИСКЛЮЧИТЕЛЬНО ИЗ БИБЛИОТЕКИ В УЧЕТНОЙ ЗАПИСИ ALLEGRO (ТРЕБУЕТСЯ ВЕБ-БРАУЗЕР). ЭЛЕКТРОННАЯ КНИГА НЕ ДОСТАВЛЯЕМ ПО ПОЧТЕ.

При покупке электронной книги на этом аукционе вы должны иметь учетную запись в Allegro. Также обратите внимание, что приложение Allegro не включает в себя программу для чтения электронных книг и не дает возможности скачать электронные книги. Загруженные файлы в зависимости от форматов можно прочитать на: Reader (Kindle, PocketBook, Onyx, Kobo и другие), смартфон, планшет или компьютер.

Доступные форматы электронных книг они приведены в описании названия.

Чтобы загрузить электронную книгу войдите в Allegro, перейдите на вкладку "Моя учетная запись", затем "мои покупки", там вы найдете вкладку "Электронные книги" и " моя полк". Электронная книга будет доступна в момент утверждения платежа нашей системой.

Твой Электронная книга будет защищена водяным знаком и не имеет DRM. Водяной знак содержит данные покупателя в Allegro.

-------

Дата выпуска электронной книги часто дата выхода книги в продажу и может не совпадать с датой выхода книги бумажной.