категории

книги

Новинки Акции % Автомобили Детективы, боевики Детская литература Дом, быт, досуг Иностранные языки, словари История, политика Книги на английском языке Книги на украинском языке Компьютерные технологии Любовный роман Медицина и здоровье Подарочные издания Психология, философия Путеводители, атласы Современная и классическая литература Спорт, оружие, рыбалка Сувениры. Аксессуары Фантастика Эзотерика, астрология, магия Экономическая литература

Подарочные карты

игры, игрушки

товары для малышей

товары для праздника

товары для школы

товары для живописи, рукоделия и хобби

традиционные товары

другие товары

издательство

Новости


Машинное обучение на R: экспертные техники для прогностического анализа

Машинное обучение на R: экспертные техники для прогностического анализа

Код: 9785446115129
€43.69
Автор:
Издательство: Питер
Серия: Библиотека программиста
Год издания: 2020
Кол-во страниц: 464
Тип обложки: Обл Ц
Формат: 70х100/16
Вес: 600
Возрастные ограничения: 16+


Под заказ



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.
;