PRAKTYCZNE UCZENIE MASZYNOWE W JĘZYKU R
Chapple Mike
Oprawa:
MIĘKKA
Liczba stron:
438
Wydawca:
KSIĘGARNIA ELEKTRONIKA MICHAŁ WÓJCIK
ISBN:
9788375414783
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.
Tytułów w bazie:
94 258
Ostatnia aktualizacja:
04-06-2024