Machine Learning Essentials: Practical Guide in R
Autor Alboukadel Kassambaraen Paperback – 10 mar 2018
Veți descoperi în Machine Learning Essentials: Practical Guide in R un instrument de lucru extrem de eficient, conceput special pentru a transforma seturile de date complexe în informații acționabile. Într-o eră în care volumul de date colectate zilnic este copleșitor, Alboukadel Kassambara propune o abordare pragmatică, eliminând barierele teoretice excesive în favoarea unei învățări aplicate. Putem afirma că volumul se distinge prin claritatea didactică, fiind structurat în module ce acoperă întregul spectru al analizei de date: de la explorarea prin metode de clustering și analiză de componente principale, până la construcția unor modele predictive robuste.
Ceea ce diferențiază acest volum este organizarea sa în capitole scurte, care permit cititorului să acceseze rapid soluții pentru probleme specifice, fie că este vorba despre regresia logistică sau despre metode mai complexe de tip ensemble, precum bagging și boosting. Cine a apreciat Practical Machine Learning in R de Fred Nwanganga va găsi aici aceeași orientare spre rezolvarea problemelor practice, dar cu un accent mai pronunțat pe diagnosticarea și validarea modelelor, oferind instrumente precise pentru a corecta potențialele erori de predicție.
Experiența de lectură este una fluidă, ritmul fiind dictat de numeroasele exemple de cod în limbajul R. Nu este doar o înșiruire de algoritmi; autorul ghidează utilizatorul prin procesul critic de selecție a variabilelor predictoare, utilizând tehnici precum regresia stepwise sau penalizată. Este o resursă solidă pentru cercetători și studenți care doresc să stăpânească data mining-ul fără a se pierde în demonstrații matematice abstracte.
Preț: 330.23 lei
Carte disponibilă
Livrare economică 27 mai-10 iunie
Specificații
ISBN-10: 1986406857
Pagini: 210
Greutate: 0.59 kg
De ce să citești această carte
Această carte este ideală pentru studenții și analiștii care doresc să implementeze rapid algoritmi de machine learning în R. Veți câștiga competențe practice în construirea de modele predictive și diagnosticarea acestora, beneficiind de un format modular care permite consultarea rapidă a tehnicilor de clustering, regresie sau clasificare. Este un ghid esențial pentru a trece de la teoria statistică la soluții aplicabile în proiecte reale.
Descriere scurtă
Discovering knowledge from big multivariate data, recorded every days, requires specialized machine learning techniques.
This book presents an easy to use practical guide in R to compute the most popular machine learning methods for exploring real word data sets, as well as, for building predictive models.
The main parts of the book include: A) Unsupervised learning methods, to explore and discover knowledge from a large multivariate data set using clustering and principal component methods. You will learn hierarchical clustering, k-means, principal component analysis and correspondence analysis methods. B) Regression analysis, to predict a quantitative outcome value using linear regression and non-linear regression strategies. C) Classification techniques, to predict a qualitative outcome value using logistic regression, discriminant analysis, naive bayes classifier and support vector machines. D) Advanced machine learning methods, to build robust regression and classification models using k-nearest neighbors methods, decision tree models, ensemble methods (bagging, random forest and boosting). E) Model selection methods, to select automatically the best combination of predictor variables for building an optimal predictive model. These include, best subsets selection methods, stepwise regression and penalized regression (ridge, lasso and elastic net regression models). We also present principal component-based regression methods, which are useful when the data contain multiple correlated predictor variables. F) Model validation and evaluation techniques for measuring the performance of a predictive model. G) Model diagnostics for detecting and fixing a potential problems in a predictive model. The book presents the basic principles of these tasks and provide many examples in R. This book offers solid guidance in data mining for students and researchers.
Key features:
- Covers machine learning algorithm and implementation
- Key mathematical concepts are presented
- Short, self-contained chapters with practical examples.