KSIĄŻKI
ZABAWKI
ART. PAP
GRY
MULTIMEDIA
PROMOCJE
ZDROWIE
DOM I OGRÓD
LEGO
Okładka książki Praktyczne uczenie maszynowe w języku R

Praktyczne uczenie maszynowe w języku R

Wydawca: Promise
ISBN: 978-83-7541-478-3
EAN: 9788375414783
oprawa: Miękka
podtytuł: WPROWADZENIE DO UCZENIA MASZYNOWEGO Z WYKORZYSTANIEM INTUICYJNEGO JĘZYKA PROGRAMOWANIA r
format: 173x235 mm
język: polski
liczba stron: 438
rok wydania: 2022
(0) Sprawdź recenzje

Opis

WPROWADZENIE DO UCZENIA MASZYNOWEGO Z WYKORZYSTANIEM INTUICYJNEGO JĘZYKA PROGRAMOWANIA R Uczenie maszynowe i analiza danych pełnią coraz ważniejszą rolę w tworzeniu wartości dodanej. Uczenie maszynowe pozwala znajdować ukryte w danych zależności, wnosząc nowe pomysły i wiedzę, którą trudno byłoby osiągnąć bez tej zaawansowanej techniki. Książka Praktyczne uczenie maszynowe w języku R to wstępne przygotowanie do pracy z dużymi zbiorami danych w języku programistycznym R, który jest łatwy w zrozumieniu i został opracowany specjalnie z myślą o analizie statystycznej. Nawet osoby bez doświadczenia w programowaniu mogą skorzystać z tej książki, dowiadując się, w jaki sposób praktyczne zastosowania uczenia maszynowego pozwalają analitykom danych pozyskiwać strategiczne informacje biznesowe, solidne prognozy i podejmować trafniejsze decyzje. W odróżnieniu od innych książek na ten temat, Praktyczne uczenie maszynowe w języku R oferuje zarówno teoretyczne, jak i techniczne wprowadzenie do uczenia maszynowego. W przykładach i ćwiczeniach wykorzystywany jest język programowania R oraz najnowsze narzędzia analizy danych, co pozwala zacząć pracę bez nadmiernego zagłębiania się w zaawansowaną matematykę. Dzięki tej książce techniki uczenia maszynowego - począwszy od regresji logistycznej po reguły asocjacyjne i analizę skupień - są w zasięgu ręki. Jedyna publikacja, która łączy intuicyjne wprowadzenie do uczenia maszynowego z opisami zastosowań technicznych krok po kroku. Książka Praktyczne uczenie maszynowe w języku R pokaże jak: przyswoić koncepcje różnych typów uczenia maszynowego, odkrywać wzorce ukryte w dużych zbiorach danych, pisać i wykonywać skrypty R za pomocą RStudio, używać języka R w połączeniu z pakietami Tidyverse do zarządzania danymi i ich wizualizacji, stosować podstawowe techniki statystyczne, takie jak regresja logistyczna czy naiwny klasyfikator Bayesa, oceniać i ulepszać modele uczenia maszynowego. DR FRED NWANGANGA jest profesorem uczelni na wydziale Business Analytics w Mendoza College of Business na uniwersytecie Notre Dame. Ma ponad 15-letnie doświadczenie w pełnieniu roli lidera technicznego. DR MIKE CHAPPLE jest profesorem uczelni na wydziale Technology, Analytics, and Operations w Mendoza College of Business. Mike jest autorem ponad 25 poczytnych książek i pełni funkcję dyrektora naukowego programu studiów magisterskich z analizy biznesowej.
CENA:
50,11 zł
Cena detaliczna: 
89,99 zł
44% rabatu
Najniższa cena z ostatnich 30 dni: 49,49
WYSYŁKA: 48h
Dodaj do koszyka
Dodaj do schowka
Zapisz się na newsletter multiszop.pl
Wyrażam zgodę na przetwarzanie danych osobowych zgodnie z Polityką prywatności oraz na otrzymywanie drogą elektroniczną informacji handlowej od ESSE Sp. z o.o. z siedzibą w Łodzi. Więcej informacji znajdziesz w Regulaminie Newslettera. Administratorem Twoich danych osobowych jest spółka ESSE sp. z o.o. z siedzibą w Łodzi.
rozwiń
Uwaga!!!
Ten produkt jest zapowiedzią. Realizacja Twojego zamówienia ulegnie przez to wydłużeniu do czasu premiery tej pozycji. Czy chcesz dodać ten produkt do koszyka?
TAK
NIE
Oczekiwanie na odpowiedź
Dodano produkt do koszyka
Kontynuuj zakupy
Przejdź do koszyka
Oczekiwanie na odpowiedź
Oczekiwanie na odpowiedź
Wybierz wariant produktu
Dodaj do koszyka
Anuluj