ODBIERZ TWÓJ BONUS :: »

Praktyczne uczenie maszynowe w języku R

Wydawnictwo:
Promise
Ocena:
6.0/6  Opinie: 1
Stron:
458
Dostępny format:
     PDF
Czytaj fragment

Ebook 51,29 zł najniższa cena z 30 dni

89,99 zł (-10%)
80,99 zł

Dodaj do koszyka lub Kup na prezent Kup 1-kliknięciem

51,29 zł najniższa cena z 30 dni

Przenieś na półkę

Do przechowalni

WPROWADZENIE DO UCZENIA MASZYNOWEGO Z WYKORZYSTANIEM INTUICYJNEGO JĘZYKA R

Uczenie 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 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. 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, Indiana, USA. 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.

Wybrane bestsellery

O autorze książki

Mike Chapple holds the CISSP, CySA+, CISM, PenTest+ and Security+ certifications and has helped thousands of students earn their own certifications through his books, courses, and practice tests. On the CISSP front, Mike is the author of the Official (ISC)2 CISSP Study Guide, the Official (ISC)2 CISSP Practice Tests and LinkedIn's CISSP video training series. In the Security+ space, Mike developed the LinkedIn Learning Security+ training series. Mike also authored the CySA+ Study Guide from Sybex and is the author of the book CySA+ Practice Tests and the LinkedIn CySA+ video training series. Mike has 20 years of experience as an educator, author, and hands-on practitioner in cybersecurity across the public and private sectors. He began his career as an information security research scientist with the U.S. National Security Agency. Mike then went into private industry as the Chief Information Officer of the Brand Institute. He currently serves as a faculty member at the University of Notre Dame, specializing in cybersecurity and business analytics.

Promise - inne książki

Zamknij

Przenieś na półkę
Dodano produkt na półkę
Usunięto produkt z półki
Przeniesiono produkt do archiwum
Przeniesiono produkt do biblioteki

Zamknij

Wybierz metodę płatności

Ebook
80,99 zł
Dodaj do koszyka
Sposób płatności