Machine Learning with R
Autor Brett Lantzen Limba Engleză Paperback – 12 iul 2013
Suntem de părere că această lucrare reprezintă un punct de intrare tehnic și riguros pentru oricine dorește să transforme datele brute în cunoștințe acționabile. Situându-se pe linia practică a volumului R Machine Learning by Example, dar cu un focus mai accentuat pe fluxul complet de lucru — de la pregătirea datelor la evaluarea modelelor — Machine Learning with R elimină barierele de intrare pentru neinițiați. Ne-a atras atenția modul în care Brett Lantz reușește să explice concepte complexe, precum rețelele neuronale sau metodele bayesiene, fără a sacrifica detaliile tehnice esențiale.
Subliniem abordarea metododică a autorului: nu se limitează doar la prezentarea algoritmilor, ci insistă pe etapa critică de explorare și vizualizare a datelor folosind ecosistemul R. Structura este una progresivă, ghidând cititorul prin sarcini comune de analiză a coșului de cumpărături (market basket analysis) și segmentare prin clustering. În contextul operei sale, această ediție pune bazele metodologiei pe care Brett Lantz o rafinează ulterior în Machine Learning with R - Third Edition, păstrând același stil aplicat și orientat spre rezultate.
Comparativ cu Neural Networks with R, care se specializează pe o singură nișă, volumul de față oferă o perspectivă panoramică, fiind un instrument de lucru versatil. Tonul este pragmatic, axat pe implementare și pe înțelegerea modului în care alegem între diferite modele în funcție de specificul datelor. Este o resursă care prioritizează „cum”-ul tehnic, oferind instrucțiuni clare pentru prognoză și clasificare într-un mediu de programare statistică gratuit și robust.
Preț: 324.54 lei
Preț vechi: 405.67 lei
-20%
Carte tipărită la comandă
Livrare economică 25 mai-08 iunie
Specificații
ISBN-10: 1782162143
Pagini: 375
Dimensiuni: 191 x 235 x 21 mm
Greutate: 0.68 kg
Editura: Packt Publishing Limited
De ce să citești această carte
Recomandăm această carte profesioniștilor și studenților care doresc să stăpânească limbajul R pentru analiză predictivă. Cititorul câștigă o bază solidă în implementarea algoritmilor de învățare automată, învățând nu doar să scrie cod, ci să și interpreteze succesul unui model. Este ideală pentru cei care vor să treacă rapid de la teorie la aplicații practice în big data și data science.