ru
Knjige
Бретт Ланц

Машинное обучение на R: экспертные техники для прогностического анализа

Язык R предлагает мощный набор методов машинного обучения, позволяющих быстро проводить нетривиальный анализ ваших данных.
Книга является руководством, которое поможет применять методы машинного обучения в решении ежедневных задач. Бретт Ланц научит всему необходимому для анализа данных, формирования прогнозов и визуализации данных.
Здесь вы найдете информацию о новых улучшенных библиотеках, советы об этических аспектах машинного обучения и проблемах предвзятости, а также познакомитесь с глубоким обучением.
В этой книге
— Основы машинного обучения и особенности обучения компьютера на примерах.
— Подготовка данных к использованию в машинном обучении средствами языка R.
— Классификация значимости результатов.
— Предсказание событий с помощью деревьев решений, правил и опорных векторов.
— Прогнозирование числовых данных и оценка финансовых данных с помощью регрессионных методов.
— Моделирование сложных процессов с использованием нейронных сетей — фундамент глубокого обучения.
— Оценка моделей и улучшение их производительности.
— Новейшие технологии для обработки больших данных, в частности R 3.6, Spark, H2O и TensorFlow.
780 štampanih stranica
Vlasnik autorskih prava
Bookwire
Prvi put objavljeno
2024
Godina izdavanja
2024
Izdavač
Питер
Da li već pročitali? Kakvo je vaše mišljenje?
👍👎

Citati

  • Maksim Yugaije citiraoпре 4 године
    Большинство моделей не приводит к развитию теорий, которые бы пошатнули научную мысль, сложившуюся на протяжении веков. Тем не менее в процессе абстрагирования можно выявить важные, но ранее не замечаемые закономерности и связи между данными. Модель, обученная на данных о геноме, может найти несколько генов, сочетание которых ответственно за возникновение диабета; банки могут обнаружить, казалось бы, безобидный тип транзакций, которые систематически появляются перед началом мошеннической деятельности; психологи могут определить комбинацию личностных характеристик, указывающих на какое-то расстройство. Эти закономерности были всегда, но, поскольку они представ­ляют информацию в другом формате, из них можно сформулировать новую идею.

Na policama za knjige

  • Издательский дом «Питер»
    Питер
    • 448
    • 285
  • Миша Кулешов
    Аналитика
    • 9
    • 3
  • Владимир Шнайдер
    Python
    • 5
    • 1
  • Mila Misnik
    1.
    • 357
fb2epub
Prevucite i otpustite datoteke (ne više od 5 odjednom)