Tree-Based Methods for Statistical Learning in R: A Practical Introduction with Applications in R (Chapman & Hall/CRC Data Science Series)
Lingua: inglese
Editore: Taylor & Francis Group, 2022
- Rilegato
- Nuovo
Da: Biblios, frankfurt am main, hessen, GermaniaBiblios
Venditore AbeBooks dal 10 settembre 2024
Condizione: Nuovo
EUR 146,55
Quantità: 4 disponibili
Aggiungi al carrelloDescrizione dell’articolo da parte del venditore
PRINT ON DEMAND pp. 388.
Codice articolo 18390131066
- Titolo
- Tree-Based Methods for Statistical Learning in R: A Practical Introduction with Applications in R (Chapman & Hall/CRC Data Science Series)
- Autore
- Greenwell Brandon M.
- Editore
- Taylor & Francis Group
- Anno di pubblicazione
- 2022
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Rilegato
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 0367532468
- ISBN 13
- 9780367532468
- Serie
- Libro 14 di 36: Chapman & Hall/CRC Data Science
Tree-based Methods for Statistical Learning in R provides a thorough introduction to both individual decision tree algorithms (Part I) and ensembles thereof (Part II). Part I of the book brings several different tree algorithms into focus, both conventional and contemporary. Building a strong foundation for how individual decision trees work will help readers better understand tree-based ensembles at a deeper level, which lie at the cutting edge of modern statistical and machine learning methodology.
The book follows up most ideas and mathematical concepts with code-based examples in the R statistical language; with an emphasis on using as few external packages as possible. For example, users will be exposed to writing their own random forest and gradient tree boosting functions using simple for loops and basic tree fitting software (like rpart and party/partykit), and more. The core chapters also end with a detailed section on relevant software in both R and other opensource alternatives (e.g., Python, Spark, and Julia), and example usage on real data sets. While the book mostly uses R, it is meant to be equally accessible and useful to non-R programmers.
Consumers of this book will have gained a solid foundation (and appreciation) for tree-based methods and how they can be used to solve practical problems and challenges data scientists often face in applied work.
Features:
-
Thorough coverage, from the ground up, of tree-based methods (e.g., CART, conditional inference trees, bagging, boosting, and random forests).
- A companion website containing additional supplementary material and the code to reproduce every example and figure in the book.
- A companion R package, called treemisc, which contains several data sets and functions used throughout the book (e.g., there’s an implementation of gradient tree boosting with LAD loss that shows how to perform the line search step by updating the terminal node estimates of a fitted rpart tree).
- Interesting examples that are of practical use; for example, how to construct partial dependence plots from a fitted model in Spark MLlib (using only Spark operations), or post-processing tree ensembles via the LASSO to reduce the number of trees while maintaining, or even improving performance.
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Informazioni sull’autore
Brandon M. Greenwell is a data scientist at 84.51° where he works on a diverse team to enable, empower, and enculturate statistical and machine learning best practices where it’s applicable to help others solve real business problems. He received a B.S. in Statistics and an M.S. in Applied Statistics from Wright State University, and a Ph.D. in Applied Mathematics from the Air Force Institute of Technology. He's currently part of the Adjunct Graduate Faculty at Wright State University, an Adjunct Instructor at the University of Cincinnati, the lead developer and maintainer of several R packages available on CRAN (and off CRAN), and co-author of “Hands-On Machine Learning with R.”
"Descrizione articolo" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Biblios
frankfurt am main, hessen, Germania
Venditore AbeBooks dal 10 settembre 2024
Tariffe di spedizione da Germania a U.S.A.
| Articolo | Da 25 a 45 giorni lavorativi | Da 8 a 14 giorni lavorativi |
|---|---|---|
| Primo articolo | EUR 9,95 | EUR 18,70 |
Metodi di pagamento
Descrizione dello Store
We carry a wide selection of books from South Asia, United States, UK.
Specializzazione
new books imported from india, uk, usaInformazioni sull’azienda del venditore
Readingos GmbH
Kaiserstraße 47
Frankfurt am Main, Germania 60329
Diritto di recesso
Se sei un consumatore puoi recedere dal contratto in conformità con quanto segue. Per Consumatore si intende qualsiasi persona fisica che agisce per scopi estranei alla propria attività commerciale, imprenditoriale, artigianale o professionale.
Informazioni sul diritto di recesso
Diritto legale di recesso
Hai il diritto di recedere dal presente contratto entro 14 giorni senza fornire alcuna motivazione.
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.
Per esercitare il diritto di recesso, compila e invia elettronicamente una dichiarazione esplicita sul nostro sito Web, alla voce “I miei acquisti” nella sezione “Mio account”. Ti comunicheremo senza indugio una conferma di ricezione di tale recesso su un supporto durevole (ad es. via e-mail).
Per rispettare il termine di recesso, è sufficiente inviare la comunicazione relativa all'esercizio del diritto di recesso prima della scadenza del periodo di recesso stesso.
Effetti del recesso
In caso di recesso dal presente contratto, ti rimborseremo tutti i pagamenti ricevuti, compresi i costi di spedizione (ad eccezione dei costi supplementari derivanti dalla tua eventuale scelta di un tipo di spedizione diverso dal tipo meno costoso di consegna standard da noi offerto).
Potremo effettuare una detrazione dal rimborso per la perdita di valore dei beni forniti, qualora tale perdita sia il risultato di una manipolazione non necessaria da parte tua.
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 Biblios, frankfurt am main, Germany, 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.
Eccezioni al diritto di recesso
Il diritto di recesso non si applica a:
- La fornitura di giornali, periodici o riviste ad eccezione dei contratti di abbonamento; e
- La fornitura di contenuto digitale non fornito su un supporto materiale (ad es. su un CD o DVD), se al momento dell'invio dell'ordine hai accettato l'inizio dell'esecuzione e hai riconosciuto che non avresti potuto recedere una volta iniziata l'esecuzione.