R f�r Data Science: Implementierung von Modellen f�r maschinelles Lernen - Tapa blanda

Yaya, Olaoluwa S.; Adepoju, Mary M.

9786209734373: R f�r Data Science: Implementierung von Modellen f�r maschinelles Lernen

Tapa blanda

ISBN 10: 6209734375 ISBN 13: 9786209734373

Editorial: Verlag Unser Wissen, 2026

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Erschlie�en Sie die M�glichkeiten des maschinellen Lernens in R mit R for Data Science: Implementieren von Modellen f�r maschinelles Lernen. Dieses umfassende Handbuch vermittelt Datenwissenschaftlern, Analysten und R-Enthusiasten die praktischen F�higkeiten, die sie ben�tigen, um fortschrittliche L�sungen f�r maschinelles Lernen in verschiedenen Bereichen zu erstellen, zu bewerten und einzusetzen. Dieses Buch deckt sowohl grundlegende als auch fortgeschrittene Themen ab und verbindet Theorie, praktische Beispiele und reale Arbeitsabl�ufe, um die Leser in die Lage zu versetzen, die F�higkeiten von R voll auszusch�pfen.Lernen Sie, wie man:- Vorverarbeiten, Bereinigen und Transformieren von Daten f�r eine robuste Analyse.- Erstellen von Vorhersagemodellen mit Regressions-, Klassifizierungs- und Zeitreihenverfahren.- Nat�rliche Sprachverarbeitung und Textanalyse anwenden, um Erkenntnisse aus unstrukturierten Daten zu gewinnen.- Clustering, Dimensionalit�tsreduktion und Anomalieerkennung beim un�berwachten Lernen erforschen.- Optimierung von Modellen durch Abstimmung von Hyperparametern, Ensemble-Methoden und Stacking-Strategien.- Entwickeln Sie reproduzierbare Workflows, Pipelines und einsatzbereite L�sungen in R.

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Editorial: Verlag Unser Wissen
A�o de publicaci�n: 2026
Idioma: Alem�n
ISBN 10: 6209734375
ISBN 13: 9786209734373
Encuadernaci�n: Tapa blanda
N�mero de p�ginas: 100
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R f?r Data Science

Yaya, Olaoluwa S.; Adepoju, Mary M.

Publicado por Verlag Unser Wissen, 2026

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R f�r Data Science: Implementierung von Modellen f�r maschinelles Lernen (German Edition)

Yaya, Olaoluwa S.; Adepoju, Mary M.

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R f�r Data Science: Implementierung von Modellen f�r maschinelles Lernen

Olaoluwa S. Yaya

Publicado por Omniscriptum, Verlag Unser Wissen M�r 2026, 2026

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Taschenbuch. Condici�n: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Erschlie�en Sie die M�glichkeiten des maschinellen Lernens in R mit R for Data Science: Implementieren von Modellen f�r maschinelles Lernen. Dieses umfassende Handbuch vermittelt Datenwissenschaftlern, Analysten und R-Enthusiasten die praktischen F�higkeiten, die sie ben�tigen, um fortschrittliche L�sungen f�r maschinelles Lernen in verschiedenen Bereichen zu erstellen, zu bewerten und einzusetzen. Dieses Buch deckt sowohl grundlegende als auch fortgeschrittene Themen ab und verbindet Theorie, praktische Beispiele und reale Arbeitsabl�ufe, um die Leser in die Lage zu versetzen, die F�higkeiten von R voll auszusch�pfen.Lernen Sie, wie man:- Vorverarbeiten, Bereinigen und Transformieren von Daten f�r eine robuste Analyse.- Erstellen von Vorhersagemodellen mit Regressions-, Klassifizierungs- und Zeitreihenverfahren.- Nat�rliche Sprachverarbeitung und Textanalyse anwenden, um Erkenntnisse aus unstrukturierten Daten zu gewinnen.- Clustering, Dimensionalit�tsreduktion und Anomalieerkennung beim un�berwachten Lernen erforschen.- Optimierung von Modellen durch Abstimmung von Hyperparametern, Ensemble-Methoden und Stacking-Strategien.- Entwickeln Sie reproduzierbare Workflows, Pipelines und einsatzbereite L�sungen in R. 100 pp. Deutsch. N� de ref. del art�culo: 9786209734373

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R fr Data Science (Paperback)

Olaoluwa S. Yaya

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R f�r Data Science: Implementierung von Modellen f�r maschinelles Lernen

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Taschenbuch. Condici�n: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Erschlie�en Sie die M�glichkeiten des maschinellen Lernens in R mit R for Data Science: Implementieren von Modellen f�r maschinelles Lernen. Dieses umfassende Handbuch vermittelt Datenwissenschaftlern, Analysten und R-Enthusiasten die praktischen F�higkeiten, die sie ben�tigen, um fortschrittliche L�sungen f�r maschinelles Lernen in verschiedenen Bereichen zu erstellen, zu bewerten und einzusetzen. Dieses Buch deckt sowohl grundlegende als auch fortgeschrittene Themen ab und verbindet Theorie, praktische Beispiele und reale Arbeitsabl�ufe, um die Leser in die Lage zu versetzen, die F�higkeiten von R voll auszusch�pfen.Lernen Sie, wie man:- Vorverarbeiten, Bereinigen und Transformieren von Daten f�r eine robuste Analyse.- Erstellen von Vorhersagemodellen mit Regressions-, Klassifizierungs- und Zeitreihenverfahren.- Nat�rliche Sprachverarbeitung und Textanalyse anwenden, um Erkenntnisse aus unstrukturierten Daten zu gewinnen.- Clustering, Dimensionalit�tsreduktion und Anomalieerkennung beim un�berwachten Lernen erforschen.- Optimierung von Modellen durch Abstimmung von Hyperparametern, Ensemble-Methoden und Stacking-Strategien.- Entwickeln Sie reproduzierbare Workflows, Pipelines und einsatzbereite L�sungen in R.VDM Verlag, Dudweiler Landstra�e 99, 66123 Saarbr�cken 100 pp. Deutsch. N� de ref. del art�culo: 9786209734373

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Olaoluwa S. Yaya

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Taschenbuch. Condici�n: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Erschlie�en Sie die M�glichkeiten des maschinellen Lernens in R mit R for Data Science: Implementieren von Modellen f�r maschinelles Lernen. Dieses umfassende Handbuch vermittelt Datenwissenschaftlern, Analysten und R-Enthusiasten die praktischen F�higkeiten, die sie ben�tigen, um fortschrittliche L�sungen f�r maschinelles Lernen in verschiedenen Bereichen zu erstellen, zu bewerten und einzusetzen. Dieses Buch deckt sowohl grundlegende als auch fortgeschrittene Themen ab und verbindet Theorie, praktische Beispiele und reale Arbeitsabl�ufe, um die Leser in die Lage zu versetzen, die F�higkeiten von R voll auszusch�pfen.Lernen Sie, wie man:- Vorverarbeiten, Bereinigen und Transformieren von Daten f�r eine robuste Analyse.- Erstellen von Vorhersagemodellen mit Regressions-, Klassifizierungs- und Zeitreihenverfahren.- Nat�rliche Sprachverarbeitung und Textanalyse anwenden, um Erkenntnisse aus unstrukturierten Daten zu gewinnen.- Clustering, Dimensionalit�tsreduktion und Anomalieerkennung beim un�berwachten Lernen erforschen.- Optimierung von Modellen durch Abstimmung von Hyperparametern, Ensemble-Methoden und Stacking-Strategien.- Entwickeln Sie reproduzierbare Workflows, Pipelines und einsatzbereite L�sungen in R. N� de ref. del art�culo: 9786209734373

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