Marcin Mazureknarzędzia online · artykuły · księgarniaRSS
Okładka: Uczenie maszynowe w języku R. Tworzenie i doskonalenie modeli - od przygotowania danych po dostrajanie, ewaluację i pracę z big data. Wydanie IVTylna okładka: Uczenie maszynowe w języku R. Tworzenie i doskonalenie modeli - od przygotowania danych po dostrajanie, ewaluację i pracę z big data. Wydanie IV

Uczenie maszynowe w języku R. Tworzenie i doskonalenie modeli - od przygotowania danych po dostrajanie, ewaluację i pracę z big data. Wydanie IV

Autor: Brett Lantz

Tłumacz: Grzegorz Werner

14+

Ebookpoint

41,90 zł 139,00 zł -70%

Kup w księgarni Ebookpoint

Gdzie kupić

SklepWydanieCena
Ebookpoint.plksiążka41,90 złKup
TaniaKsiazka.plksiążka103,33 złKup

Ceny z feedów partnerów, odświeżane codziennie. Linki są partnerskie — przy zakupie dostaję prowizję, cena dla Ciebie się nie zmienia.

Czytaj fragmentPobierz PDF

Kategorie
R - Programowanie
Wydawca
Helion
Rodzaj
książka
Format
165x235
Oprawa
miękka
Stron
688
Data wydania
2024-06-04
ISBN
978-83-289-0899-4
Tytuł oryginału
Machine Learning with R: Learn techniques for building and improving machine learning models, from data preparation to model tuning, evaluation, and working with big data, 4th Edition

Fragment książki — 30 stron

Kliknij stronę, żeby powiększyć. Całość możesz przeczytać online albo pobrać jako PDF. Fragment udostępniony przez wydawcę.

  • Fragment „Uczenie maszynowe w języku R. Tworzenie i doskonalenie modeli - od przygotowania danych po dostrajanie, ewaluację i pracę z big data. Wydanie IV” — strona 1 z 301
  • Fragment „Uczenie maszynowe w języku R. Tworzenie i doskonalenie modeli - od przygotowania danych po dostrajanie, ewaluację i pracę z big data. Wydanie IV” — strona 2 z 302
  • Fragment „Uczenie maszynowe w języku R. Tworzenie i doskonalenie modeli - od przygotowania danych po dostrajanie, ewaluację i pracę z big data. Wydanie IV” — strona 3 z 303
  • Fragment „Uczenie maszynowe w języku R. Tworzenie i doskonalenie modeli - od przygotowania danych po dostrajanie, ewaluację i pracę z big data. Wydanie IV” — strona 4 z 304
  • Fragment „Uczenie maszynowe w języku R. Tworzenie i doskonalenie modeli - od przygotowania danych po dostrajanie, ewaluację i pracę z big data. Wydanie IV” — strona 5 z 305
  • Fragment „Uczenie maszynowe w języku R. Tworzenie i doskonalenie modeli - od przygotowania danych po dostrajanie, ewaluację i pracę z big data. Wydanie IV” — strona 6 z 306
  • Fragment „Uczenie maszynowe w języku R. Tworzenie i doskonalenie modeli - od przygotowania danych po dostrajanie, ewaluację i pracę z big data. Wydanie IV” — strona 7 z 307
  • Fragment „Uczenie maszynowe w języku R. Tworzenie i doskonalenie modeli - od przygotowania danych po dostrajanie, ewaluację i pracę z big data. Wydanie IV” — strona 8 z 308
  • Fragment „Uczenie maszynowe w języku R. Tworzenie i doskonalenie modeli - od przygotowania danych po dostrajanie, ewaluację i pracę z big data. Wydanie IV” — strona 9 z 309
  • Fragment „Uczenie maszynowe w języku R. Tworzenie i doskonalenie modeli - od przygotowania danych po dostrajanie, ewaluację i pracę z big data. Wydanie IV” — strona 10 z 3010
  • Fragment „Uczenie maszynowe w języku R. Tworzenie i doskonalenie modeli - od przygotowania danych po dostrajanie, ewaluację i pracę z big data. Wydanie IV” — strona 11 z 3011
  • Fragment „Uczenie maszynowe w języku R. Tworzenie i doskonalenie modeli - od przygotowania danych po dostrajanie, ewaluację i pracę z big data. Wydanie IV” — strona 12 z 3012
  • Fragment „Uczenie maszynowe w języku R. Tworzenie i doskonalenie modeli - od przygotowania danych po dostrajanie, ewaluację i pracę z big data. Wydanie IV” — strona 13 z 3013
  • Fragment „Uczenie maszynowe w języku R. Tworzenie i doskonalenie modeli - od przygotowania danych po dostrajanie, ewaluację i pracę z big data. Wydanie IV” — strona 14 z 3014
  • Fragment „Uczenie maszynowe w języku R. Tworzenie i doskonalenie modeli - od przygotowania danych po dostrajanie, ewaluację i pracę z big data. Wydanie IV” — strona 15 z 3015
  • Fragment „Uczenie maszynowe w języku R. Tworzenie i doskonalenie modeli - od przygotowania danych po dostrajanie, ewaluację i pracę z big data. Wydanie IV” — strona 16 z 3016
  • Fragment „Uczenie maszynowe w języku R. Tworzenie i doskonalenie modeli - od przygotowania danych po dostrajanie, ewaluację i pracę z big data. Wydanie IV” — strona 17 z 3017
  • Fragment „Uczenie maszynowe w języku R. Tworzenie i doskonalenie modeli - od przygotowania danych po dostrajanie, ewaluację i pracę z big data. Wydanie IV” — strona 18 z 3018
  • Fragment „Uczenie maszynowe w języku R. Tworzenie i doskonalenie modeli - od przygotowania danych po dostrajanie, ewaluację i pracę z big data. Wydanie IV” — strona 19 z 3019
  • Fragment „Uczenie maszynowe w języku R. Tworzenie i doskonalenie modeli - od przygotowania danych po dostrajanie, ewaluację i pracę z big data. Wydanie IV” — strona 20 z 3020
  • Fragment „Uczenie maszynowe w języku R. Tworzenie i doskonalenie modeli - od przygotowania danych po dostrajanie, ewaluację i pracę z big data. Wydanie IV” — strona 21 z 3021
  • Fragment „Uczenie maszynowe w języku R. Tworzenie i doskonalenie modeli - od przygotowania danych po dostrajanie, ewaluację i pracę z big data. Wydanie IV” — strona 22 z 3022
  • Fragment „Uczenie maszynowe w języku R. Tworzenie i doskonalenie modeli - od przygotowania danych po dostrajanie, ewaluację i pracę z big data. Wydanie IV” — strona 23 z 3023
  • Fragment „Uczenie maszynowe w języku R. Tworzenie i doskonalenie modeli - od przygotowania danych po dostrajanie, ewaluację i pracę z big data. Wydanie IV” — strona 24 z 3024
  • Fragment „Uczenie maszynowe w języku R. Tworzenie i doskonalenie modeli - od przygotowania danych po dostrajanie, ewaluację i pracę z big data. Wydanie IV” — strona 25 z 3025
  • Fragment „Uczenie maszynowe w języku R. Tworzenie i doskonalenie modeli - od przygotowania danych po dostrajanie, ewaluację i pracę z big data. Wydanie IV” — strona 26 z 3026
  • Fragment „Uczenie maszynowe w języku R. Tworzenie i doskonalenie modeli - od przygotowania danych po dostrajanie, ewaluację i pracę z big data. Wydanie IV” — strona 27 z 3027
  • Fragment „Uczenie maszynowe w języku R. Tworzenie i doskonalenie modeli - od przygotowania danych po dostrajanie, ewaluację i pracę z big data. Wydanie IV” — strona 28 z 3028
  • Fragment „Uczenie maszynowe w języku R. Tworzenie i doskonalenie modeli - od przygotowania danych po dostrajanie, ewaluację i pracę z big data. Wydanie IV” — strona 29 z 3029
  • Fragment „Uczenie maszynowe w języku R. Tworzenie i doskonalenie modeli - od przygotowania danych po dostrajanie, ewaluację i pracę z big data. Wydanie IV” — strona 30 z 3030

Opis

Uczenie maszynowe polega na przekształcaniu danych w informacje ułatwiające podejmowanie decyzji. W erze big data umożliwia pracę z ogromnymi strumieniami napływających informacji ... pozwala na ich zrozumienie i efektywne zastosowanie. Ulubionym narzędziem analityków danych jest bezpłatne wieloplatformowe środowisko programowania statystycznego o nazwie R, oferujące potężne, intuicyjne i łatwe do opanowania narzędzia.

To czwarte, zaktualizowane wydanie znakomitego przewodnika poświęconego zastosowaniu uczenia maszynowego do rozwiązywania rzeczywistych problemów w analizie danych. Dzięki książce dowiesz się wszystkiego, co trzeba wiedzieć o wstępnym przetwarzaniu danych, znajdowaniu kluczowych spostrzeżeń, prognozowaniu i wizualizowaniu odkryć. W tym wydaniu dodano kilka nowych rozdziałów dotyczących data science i niektórych trudniejszych zagadnień, takich jak zaawansowane przygotowywanie danych, budowanie lepiej uczących się modeli i praca z big data. Znalazło się tu także omówienie etycznych aspektów uczenia maszynowego i wprowadzenie do uczenia głębokiego. Treść została zaktualizowana do wersji 4.0.0 języka R.

Dzięki tej książce nauczysz się:

  • kompleksowo realizować proces uczenia maszynowego
  • przeprowadzać predykcję za pomocą drzew decyzyjnych, reguł i maszyn wektorów nośnych
  • szacować wartości finansowe przy użyciu regresji
  • modelować złożone procesy z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych
  • oceniać modele i poprawiać ich trafność
  • łączyć R z bazami danych SQL i nowymi technologiami big data

Naucz się przekształcać surowe dane w wiedzę!

Linki do księgarni są linkami partnerskimi Grupy Helion i Księgarni PWN (przez sieć Adtraction). Ceny i dostępność pochodzą z oferty wydawcy i mogą się zmienić.