Machine Learning with R: Expert techniques for predictive modeling, 3rd Edition
Lingua: inglese
Editore: Packt Publishing, 2019
- Brossura
- Nuovo
Da: Kennys Bookstore, Olney, MD, U.S.A.Kennys Bookstore
Venditore AbeBooks dal 9 ottobre 2009
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Codice articolo V9781788295864
- Titolo
- Machine Learning with R: Expert techniques for predictive modeling, 3rd Edition
- Autore
- Lantz, Brett
- Editore
- Packt Publishing
- Anno di pubblicazione
- 2019
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Brossura
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1788295862
- ISBN 13
- 9781788295864
- Edizione
- terza edizione
Solve real-world data problems with R and machine learning
Key Features:
- Third edition of the bestselling, widely acclaimed R machine learning book, updated and improved for R 3.6 and beyond
- Harness the power of R to build flexible, effective, and transparent machine learning models
- Learn quickly with a clear, hands-on guide by experienced machine learning teacher and practitioner, Brett Lantz
Book Description:
Machine learning, at its core, is concerned with transforming data into actionable knowledge. R offers a powerful set of machine learning methods to quickly and easily gain insight from your data.
Machine Learning with R, Third Edition provides a hands-on, readable guide to applying machine learning to real-world problems. Whether you are an experienced R user or new to the language, Brett Lantz teaches you everything you need to uncover key insights, make new predictions, and visualize your findings.
This new 3rd edition updates the classic R data science book to R 3.6 with newer and better libraries, advice on ethical and bias issues in machine learning, and an introduction to deep learning. Find powerful new insights in your data; discover machine learning with R.
What You Will Learn:
- Discover the origins of machine learning and how exactly a computer learns by example
- Prepare your data for machine learning work with the R programming language
- Classify important outcomes using nearest neighbor and Bayesian methods
- Predict future events using decision trees, rules, and support vector machines
- Forecast numeric data and estimate financial values using regression methods
- Model complex processes with artificial neural networks - the basis of deep learning
- Avoid bias in machine learning models
- Evaluate your models and improve their performance
- Connect R to SQL databases and emerging big data technologies such as Spark, H2O, and TensorFlow
Who this book is for:
Data scientists, students, and other practitioners who want a clear, accessible guide to machine learning with R.
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Conor Kenny
Diritto di recesso
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Informazioni sul diritto di recesso
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Il periodo di recesso scade dopo 14 giorni dal giorno in cui tu o una terza parte, diversa dal vettore e da te indicata, acquisisce il possesso fisico dell'ultimo bene o dell'ultimo lotto o pezzo.
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Effetti del recesso
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Eseguiremo il rimborso senza indebito ritardo e non oltre 14 giorni dal giorno in cui saremo informati della tua decisione di recedere dal presente contratto.
Il rimborso sarà effettuato utilizzando lo stesso mezzo di pagamento da te usato per la transazione iniziale, salvo che tu non abbia espressamente concordato altrimenti; in ogni caso, non dovrai sostenere alcun costo quale conseguenza di tale rimborso.
Possiamo trattenere il rimborso finché non avremo ricevuto i beni oppure finché non avrai fornito la prova di averli rispediti, a seconda di quale condizione si verifichi per prima.
Dovrai rispedire i beni o consegnarli a Kennys Bookstore, Olney, Maryland, U.S.A., senza indebito ritardo e, in ogni caso, entro 14 giorni dal giorno in cui ci hai comunicato la tua volontà di recedere dal presente contratto. Il termine è rispettato se rispedisci i beni prima della scadenza del periodo di 14 giorni. I costi diretti della restituzione dei beni saranno a tuo carico. Sei responsabile solo della diminuzione del valore dei beni risultante da una manipolazione diversa da quella necessaria per stabilire la natura, le caratteristiche e il funzionamento dei beni stessi.
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