Alboukadel Kassambara - Machine Learning Essentials: Practical Guide in R epub indir internet üzerinden

Machine Learning Essentials: Practical Guide in R

Machine Learning Essentials: Practical Guide in R adlı kitabı telefonunuzda, bilgisayarınızda veya tabletinizde EPUB biçiminde okumak için "okuyucu" uygulamasını ücretsiz veya satın almanız gerekir - siz karar verin. İşlevsel olarak özgür "okuyucular" nadiren ücretli olanlara yol verir ve bazen onları aşar. Bazen daha yavaş çalışır veya reklam içerir. Ücretli uygulamalar daha güzel görünür, daha az yavaşlar, aynı işlevsellik ile telefonun belleğinde genellikle daha az yer kaplarlar. Veya Alboukadel Kassambara adresinden çevrimiçi olarak Machine Learning Essentials: Practical Guide in R kitap okumak için bir site bulabilirsiniz. EPUB, kayan bir düzene sahip bir biçimdir, yani kitabın metni, örneğin Machine Learning Essentials: Practical Guide in R, akıllı telefonunuzun veya tabletinizin ekran boyutuna otomatik olarak ayarlanır - manuel olarak ölçeklendirmeniz gerekmez. Son aşamada, biçim bilgisayarlar, akıllı telefonlar ve tabletler tarafından desteklenen 5.2 sürümüne güncellenir. Gutenberg Serbest Kütüphanesi, 2008 yılında Machine Learning Essentials: Practical Guide in R gibi kitapları ve diğer basılı yayınları ve kitapları dijitalleştirmek ve saklamak için bu biçimi seçti. Yavaş yavaş, 2010'a kadar, daha önce kendi LRF uzantısını (BBeB) kullanan Sony, belgeleri bu biçime dönüştürdü. E-kitapların ve "okuyucuların" artan popülaritesi ile birlikte popülerlik kazanıyor. İlk kez 1999'da ABD'de ortaya çıktı, farklı olarak adlandırıldı - Açık eKitap Yayını (OEB). Geliştirici - Uluslararası Dijital Yayıncılık Forumu, IDPF kısaltması: Uluslararası Dijital Yayıncılık Forumu. 2007 yılında, “forum”, doğrudan “Elektronik Yayıncılık” olan ve tam anlamıyla “Elektronik Yayıncılık” olarak kısaltılan geliştirmenin son versiyonunu tanıttı.


Biçimi seçin
pdf ibook fb2

ICON Group International, Inc. Fransızca LAP LAMBERT Academic Publishing Philip M. Parker Ph.D Almanca Alfa Yayınları; 1. baskı Kolektif Vismont Studios Independently published İngilizce İspanyolca Novas Edições Acadêmicas Prof Philip M. Parker Ph.D. Rusça CreateSpace Independent Publishing Platform Maya Violet Türkçe Lina Scatia
indir okumak internet üzerinden
Yazar Machine Learning Essentials: Practical Guide in R Alboukadel Kassambara

Discovering knowledge from big multivariate data, recorded every days, requires specialized machine learning techniques.This book presents an easy to use practical guide in R to compute the most popular machine learning methods for exploring real word data sets, as well as, for building predictive models. The main parts of the book include: A) Unsupervised learning methods, to explore and discover knowledge from a large multivariate data set using clustering and principal component methods. You will learn hierarchical clustering, k-means, principal component analysis and correspondence analysis methods. B) Regression analysis, to predict a quantitative outcome value using linear regression and non-linear regression strategies. C) Classification techniques, to predict a qualitative outcome value using logistic regression, discriminant analysis, naive bayes classifier and support vector machines. D) Advanced machine learning methods, to build robust regression and classification models using k-nearest neighbors methods, decision tree models, ensemble methods (bagging, random forest and boosting). E) Model selection methods, to select automatically the best combination of predictor variables for building an optimal predictive model. These include, best subsets selection methods, stepwise regression and penalized regression (ridge, lasso and elastic net regression models). We also present principal component-based regression methods, which are useful when the data contain multiple correlated predictor variables. F) Model validation and evaluation techniques for measuring the performance of a predictive model. G) Model diagnostics for detecting and fixing a potential problems in a predictive model. The book presents the basic principles of these tasks and provide many examples in R. This book offers solid guidance in data mining for students and researchers. Key features: Covers machine learning algorithm and implementationKey mathematical concepts are presentedShort, self-contained chapters with practical examples.

Son kitaplar

İlgili kitaplar

Inter-Rater Reliability Essentials: Practical Guide In R


indir bedava
Data Mining for the Masses, Third Edition: With Implementations in RapidMiner and R


indir bedava
Building Analytics Teams: Harnessing analytics and artificial intelligence for business improvement


indir bedava
Jean Kirschtein: Attack On Titan, Jean, 112 Lined Pages, 6 x 9 in, Anime Notebook Diamond


indir bedava
Composition Notebook: Wide Ruled Paper Notebook / 7.5" x 9.25" / 110 Pages / Theme universe aquarell / For girls, teens, students, kids and adults


indir bedava
LEARN SQL IN 30 DAYS: DML DCL DDL TCL (FIRST EDITION)


indir bedava