×
ورود

کتاب Practical Machine Learning in R, 1st Edition

70% در صد از خریداران ، این کالا را پسندیدند
ویژگی های محصول
  • تعداد صفحه:464
  • زبان:انگلیسی
  • ویرایش اول
  • تاریخ انتشار:May 27, 2020
نوع جلد
  • نوع جلد
  • طلق پاپکو و فنر
  • جلد نرم
  • جلد سخت

شما هم فروشنده شوید

  • تاریخ عضویت:1399-12-10
  • استان: آذربایجان شرقی
  • شهر: تبریز
  • تعداد کالای فروشنده: 3566
  • موجودی این کالا: 60
قیمت
420,000 تومان
افزودن به سبد خرید
ویژگی های محصول
  • وزن: 921 گرم
  • سایز: 18.5*2*23.1
  • جنس: کتاب
  • دوام: کیفیت چاپ بالا
توضیحات

ارسال کتاب های زبان اصلی در بازه ۸ الی ۱۲ روزه انجام میشود.
--------------------------------------------------------------------------------------------
Practical Machine Learning in R, ۱st Edition

by Fred Nwanganga (Author), Mike Chapple (Author)
Guides professionals and students through the rapidly growing field of machine learning with hands-on examples in the popular R programming language

Machine learning―a branch of Artificial Intelligence (AI) which enables computers to improve their results and learn new approaches without explicit instructions―allows organizations to reveal patterns in their data and incorporate predictive analytics into their decision-making process. Practical Machine Learning in R provides a hands-on approach to solving business problems with intelligent, self-learning computer algorithms.

Bestselling author and data analytics experts Fred Nwanganga and Mike Chapple explain what machine learning is, demonstrate its organizational benefits, and provide hands-on examples created in the R programming language. A perfect guide for professional self-taught learners or students in an introductory machine learning course, this reader-friendly book illustrates the numerous real-world business uses of machine learning approaches. Clear and detailed chapters cover data wrangling, R programming with the popular RStudio tool, classification and regression techniques, performance evaluation, and more.

Explores data management techniques, including data collection, exploration and dimensionality reduction
Covers unsupervised learning, where readers identify and summarize patterns using approaches such as apriori, eclat and clustering
Describes the principles behind the Nearest Neighbor, Decision Tree and Naive Bayes classification techniques
Explains how to evaluate and choose the right model, as well as how to improve model performance using ensemble methods such as Random Forest and XGBoost

برای ثبت نظر جدید ابتدا باید وارد شوید ورود به تا بینهایت

محصولات مرتبط

محصولات دیگر این فروشنده

  • تاریخ عضویت:1399-12-10
  • استان: آذربایجان شرقی
  • شهر: تبریز
  • تعداد کالای فروشنده: 3566
  • موجودی این کالا: 60
قیمت
420,000 تومان
افزودن به سبد خرید
خانه چت آنلاین ورود یا ثبت نام سبد خرید