Wpisz informacje, które znasz

zamknij

PRAKTYCZNE UCZENIE MASZYNOWE W JĘZYKU R

Chapple Mike

Oprawa:
MIĘKKA

Liczba stron:
438

Wydawca:
KSIĘGARNIA ELEKTRONIKA MICHAŁ WÓJCIK

ISBN:
9788375414783

89,99 PLN
Wysyłamy w 72 godziny

Opis produktu

WPROWADZENIE DO UCZENIA MASZYNOWEGO Z WYKORZYSTANIEM INTUICYJNEGO JĘZYKA PROGRAMOWANIA RUczenie 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 programistycznym 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. Książka 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. 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.

Rok wydania: 2022
Wymiary: 17.0x23.0cm

Dodaj recenzję

Zaloguj sie, aby móc dodać swoją recenzję.

Kategorie

Newsletter

Tytułów w bazie:

94 258

Ostatnia aktualizacja:

04-06-2024

Kontakt

mail: prus@prus24.pl

telefon: (22) 826-18-35

Copyright © 2001-2024 Główna Księgarnia Naukowa im. B. Prusa. Wszelkie prawa zastrzeżone.
Home   /   Informacje   /   Kontakt
Projekt i realizacja:
MDA.pl