-
Uczenie maszynowe w języku R
![Uczenie maszynowe w języku R Uczenie maszynowe w języku R](/images/ksiazkimarzen/242000-243000/Uczenie-maszynowe-w-jezyku-R_%5B242685%5D_480.jpg)
![Uczenie maszynowe w języku R Uczenie maszynowe w języku R](/images/ksiazkimarzen/242000-243000/Uczenie-maszynowe-w-jezyku-R_%5B242685%5D_480.jpg)
Symbol:
112.94
Program lojalnościowy dostępny jest tylko dla zalogowanych klientów.
Wysyłka w ciągu | 24 - 48 godzin |
Cena przesyłki | 15 |
Dostępność |
|
Kod kreskowy | |
ISBN | 978-83-289-0899-4 |
EAN | 9788328908994 |
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.
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.
Nie ma jeszcze komentarzy ani ocen dla tego produktu.
- Producenci