internet üzerinden Machine Learning Essentials: Practical Guide in R pdf

indir Machine Learning Essentials: Practical Guide in R
Machine Learning Essentials: Practical Guide in R

Taşınabilir belge biçimi (PDF), birçok platformdan hangisine ve bu belgenin hangi uygulamada oluşturulduğuna bakılmaksızın, yazı tiplerini, görüntüleri ve orijinal belgenin düzenini kaydetmenize izin veren evrensel bir dosya biçimidir, bu kitapların depolanması için idealdir Machine Learning Essentials: Practical Guide in R tarafından Alboukadel Kassambara. Adobe PDF formatı, Machine Learning Essentials: Practical Guide in R gibi güvenli bir şekilde korunan elektronik belgelerin ve antetli kağıtların ve kitapların çoğaltılması ve değiştirilmesi alanında tanınan küresel standart olarak kabul edilir. Adobe PDF dosyaları küçük ve bağımsızdır; ücretsiz Adobe Reader® yazılımı ile birlikte çalışma, görüntüleme ve yazdırma olanağı sunar. Adobe PDF biçiminin yayınlama ve yazdırma işlemlerinde kullanılması haklıdır, bu nedenle Machine Learning Essentials: Practical Guide in R kitabını bu biçimde indirmenizi öneririz. Adobe PDF'nin birleştirilmiş (kompozit) bir düzeni kaydetme yeteneği sayesinde, yazdırma personelinin bunlardan test baskılarını görüntüleyebileceği, düzenleyebileceği, sıralayabileceği ve alabileceği kompakt ve güvenilir dosyalar oluşturabilirsiniz. Ayrıca, teknolojik işlemin öngördüğü anda, matbaa dosyayı doğrudan görüntü toplama cihazına gönderebilir ve son işlemeye devam edebilir: baskı öncesi kontrolleri gerçekleştirebilir, yakalayabilir, şeritleri indirebilir veya renk ayrımı yapabilir. Belgeyi PDF formatında kaydederek PDF / X standardına uygun bir dosya oluşturabilirsiniz. PDF / X formatı (taşınabilir belge değişim formatı), yazdırmada zorluklara neden olabilecek birçok renk verisi, yazı tipi ve bindirme kombinasyonunun kullanılmasına izin vermeyen Adobe PDF'nin bir çeşididir. PDF dosyaları baskı öncesi yayınlar için dijital orijinal olarak kullanıldığında, hem düzeni oluşturma aşamasında hem de fotoğraf çıktısı amacıyla (yazılım ve çıktı aygıtları PDF / X formatıyla çalışabiliyorsa) bir PDF / X belgesi oluşturulmalıdır. Machine Learning Essentials: Practical Guide in R kitabındaki çizimlerin parlaklığı için. PDF / X standartları hakkında. PDF / X standartları Uluslararası Standartlar Örgütü (ISO) tarafından onaylanmıştır. Grafik veri alışverişi için geçerlidir. Dönüştürme sırasında PDF dosyasının belirtilen standarda uygunluğu kontrol edilir. PDF belgesi seçilen ISO standardına uymuyorsa, dönüştürmeyi iptal etme ve dönüştürmeye devam etme arasında seçim yapmanızı sağlayan bir mesaj görüntülenir; bu durumda standart olmayan bir dosya oluşturulur. Yayıncılık ve baskıda en yaygın kullanılan çeşitli PDF / X çeşitleridir: PDF / X-1a, PDF / X-3 ve PDF / X-4.

Biçimi seçin
ibook epub fb2
Yazar
Novas Edições Acadêmicas Kolektif İngilizce CreateSpace Independent Publishing Platform Philip M. Parker Ph.D Independently published Rusça Prof Philip M. Parker Ph.D. Fransızca LAP LAMBERT Academic Publishing Maya Violet Almanca Lina Scatia İspanyolca Vismont Studios Alfa Yayınları; 1. baskı ICON Group International, Inc. Türkçe
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.

indir okumak internet üzerinden

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