8 (812) 320-06-69

Каталог

Категории
Высшее образование (16+) (39716)
Высшее образование
Естественные науки (2579)
Естественные науки
Общественные науки (3174)
Общественные науки
Информатика и компьютерные технологии (4251)
Информатика и компьютерные технологии
Инженерное дело (1406)
Инженерное дело
Телекоммуникации, электроника, электротехника и радиотехника (1359)
Телекоммуникации, электроника, электротехника и радиотехника
Строительство. Архитектура (634)
Строительство. Архитектура
Строительство. Архитектура. Журналы (17)
Строительство. Архитектура. Журналы
Бетон и железобетон (3)
Бетон и железобетон
Жилищное строительство (7)
Жилищное строительство
Строительные материалы (7)
Строительные материалы
Юридические науки.Право (4330)
Юридические науки.Право
Отрасли права (2770)
Отрасли права
Гуманитарные науки (6029)
Гуманитарные науки
Экономика. Экономические науки (6615)
Экономика. Экономические науки
Образование. Педагогические науки (3348)
Образование. Педагогические науки
Медицина и здравоохранение (954)
Медицина и здравоохранение
Физическая культура и спорт (474)
Физическая культура и спорт
Среднее профессиональное образование (14+) (2812)
Среднее профессиональное образование
Коллекции (43429)
Коллекции
Издательские коллекции (43006)
Издательские коллекции
Журналы (999)
Журналы
Остаться в выбранном разделе
Назад к каталогу

Машинное обучение на R: экспертные техники для прогностического анализа

Машинное обучение на R: экспертные техники для прогностического анализа ISBN 978-5-4461-1512-9
ISBN 978-5-4461-1512-9
Авторы: 
Бретт Ланц
Тип издания: 
Учебное пособие
Издательство: 
Санкт-Петербург: Питер
Год: 
2020
Количество страниц: 
464
Аннотация

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.

Библиографическое описание Скопировать библиографическое описание

Бретт Ланц. Машинное обучение на R: экспертные техники для прогностического анализа. - Санкт-Петербург : Питер, 2020. - 464 с. - ISBN 978-5-4461-1512-9. - URL: https://ibooks.ru/bookshelf/367984/reading (дата обращения: 16.04.2024). - Текст: электронный.