Isbn: 9786209734373 - r für data science: implementierung von modellen für maschinelles lernen (11 risultati)

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Taschenbuch. Condizione: Neu. R für Data Science: Implementierung von Modellen für maschinelles Lernen | Olaoluwa S. Yaya (u. a.) | Taschenbuch | 100 S. | Deutsch | 2026 | Verlag Unser Wissen | EAN 9786209734373 | Verantwortliche Person für die EU: SIA OmniScriptum Publishing, Brivibas Gatve 197, 1039 RIGA, LETTLAND, customerservice[at]vdm-vsg[dot]de | Anbieter: preigu. …

Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Erschließen Sie die Möglichkeiten des maschinellen Lernens in R mit R for Data Science: Implementieren von Modellen für maschinelles Lernen. Dieses umfassende Handbuch vermittelt Datenwissenschaftlern, Analysten und R-Enthusiasten die praktischen Fähigkeiten, die sie benötigen, um fortschrittliche Lösungen für maschinelles Lernen in verschiedenen Bereichen zu erstellen, zu bewerten und einzusetzen. Dieses Buch deckt sowohl grundlegende als auch fortgeschrittene Themen ab und verbindet Theorie, praktische Beispiele und reale Arbeitsabläufe, um die Leser in die Lage zu versetzen, die Fähigkeiten von R voll auszuschöpfen.Lernen Sie, wie man:- Vorverarbeiten, Bereinigen und Transformieren von Daten für eine robuste Analyse.- Erstellen von Vorhersagemodellen mit Regressions-, Klassifizierungs- und Zeitreihenverfahren.- Natürliche Sprachverarbeitung und Textanalyse anwenden, um Erkenntnisse aus unstrukturierten Daten zu gewinnen.- Clustering, Dimensionalitätsreduktion und Anomalieerkennung beim unüberwachten Lernen erforschen.- Optimierung von Modellen durch Abstimmung von Hyperparametern, Ensemble-Methoden und Stacking-Strategien.- Entwickeln Sie reproduzierbare Workflows, Pipelines und einsatzbereite Lösungen in R. 100 pp. Deutsch. …

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Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Erschließen Sie die Möglichkeiten des maschinellen Lernens in R mit R for Data Science: Implementieren von Modellen für maschinelles Lernen. Dieses umfassende Handbuch vermittelt Datenwissenschaftlern, Analysten und R-Enthusiasten die praktischen Fähigkeiten, die sie benötigen, um fortschrittliche Lösungen für maschinelles Lernen in verschiedenen Bereichen zu erstellen, zu bewerten und einzusetzen. Dieses Buch deckt sowohl grundlegende als auch fortgeschrittene Themen ab und verbindet Theorie, praktische Beispiele und reale Arbeitsabläufe, um die Leser in die Lage zu versetzen, die Fähigkeiten von R voll auszuschöpfen.Lernen Sie, wie man:- Vorverarbeiten, Bereinigen und Transformieren von Daten für eine robuste Analyse.- Erstellen von Vorhersagemodellen mit Regressions-, Klassifizierungs- und Zeitreihenverfahren.- Natürliche Sprachverarbeitung und Textanalyse anwenden, um Erkenntnisse aus unstrukturierten Daten zu gewinnen.- Clustering, Dimensionalitätsreduktion und Anomalieerkennung beim unüberwachten Lernen erforschen.- Optimierung von Modellen durch Abstimmung von Hyperparametern, Ensemble-Methoden und Stacking-Strategien.- Entwickeln Sie reproduzierbare Workflows, Pipelines und einsatzbereite Lösungen in R.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 100 pp. Deutsch. …

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Taschenbuch. Condizione: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Erschließen Sie die Möglichkeiten des maschinellen Lernens in R mit R for Data Science: Implementieren von Modellen für maschinelles Lernen. Dieses umfassende Handbuch vermittelt Datenwissenschaftlern, Analysten und R-Enthusiasten die praktischen Fähigkeiten, die sie benötigen, um fortschrittliche Lösungen für maschinelles Lernen in verschiedenen Bereichen zu erstellen, zu bewerten und einzusetzen. Dieses Buch deckt sowohl grundlegende als auch fortgeschrittene Themen ab und verbindet Theorie, praktische Beispiele und reale Arbeitsabläufe, um die Leser in die Lage zu versetzen, die Fähigkeiten von R voll auszuschöpfen.Lernen Sie, wie man:- Vorverarbeiten, Bereinigen und Transformieren von Daten für eine robuste Analyse.- Erstellen von Vorhersagemodellen mit Regressions-, Klassifizierungs- und Zeitreihenverfahren.- Natürliche Sprachverarbeitung und Textanalyse anwenden, um Erkenntnisse aus unstrukturierten Daten zu gewinnen.- Clustering, Dimensionalitätsreduktion und Anomalieerkennung beim unüberwachten Lernen erforschen.- Optimierung von Modellen durch Abstimmung von Hyperparametern, Ensemble-Methoden und Stacking-Strategien.- Entwickeln Sie reproduzierbare Workflows, Pipelines und einsatzbereite Lösungen in R. …

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