Machine learning with R
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作者Brett Lantz著
出版社东南大学出版社
ISBN9787564189549
出版时间2020-08
装帧平装
开本其他
定价118元
货号3519451
上书时间2024-04-29
商品详情
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目录
新的这本R语言数据科学的经典之作第3版提供了更新且更好的库、关于机器学习中的伦理和偏差问题的建议以及深度学习的介绍。在数据中寻找强大的新见解, 通过R语言揭示机器学习。你将从本书中学到: 探索机器学习的起源以及计算机究竟是如何通过实例进行学习的; 使用R语言为机器学习工作准备数据; 使用最近邻居和贝叶斯方法对重要结果进行分类; 使用决策树、规则和支持向量机预测未来事件; 使用回归方法预测数字数据并估算财务价值; 用人工神经网络--深度学习的基础来为复杂过程建模; 避免机器学习模型中的偏差; 评估模型并提高其性能; 将R连接到SQL数据库以及新兴大数据技术, 例如Spark、H2O和TensorFlow。
内容摘要
机器学习的核心是将数据转换为可操作的知识。R语言提供了一组强大的机器学习方法，可以轻松且快速地从数据中获取相关信息。
本书第3版提供了具备良好可读性的实践指南，帮助你将机器学习应用于实际问题。无论你是经验丰富的R语言用户还是刚接触这门语言的新手。从Brett Lantz这里都可以学到发掘关键见解、做出新的预测并可视化你的发现所需的一切。
新的这本R语言数据科学的经典之作第3版提供了更新且更好的库、关于机器学习中的伦理和偏差问题的建议以及深度学习的介绍。在数据中寻找强大的新见解，通过R语言揭示机器学习。
你将从本书中学到：
探索机器学习的起源以及计算机究竟是如何通过实例进行学习的；
使用R语言为机器学习工作准备数据；
使用很近邻居和贝叶斯方法对重要结果进行分类；
使用决策树、规则和支持向量机预测未来事件；
使用回归方法预测数字数据并估算财务价值；
用人工神经网络——深度学习的基础来为复杂过程建模；
避免机器学习模型中的偏差；
评估模型并提高其性能；
将R连接到SQL数据库以及新兴大数据技术，例如Spark、H2O和TensorFlow。
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