R für Data Science: Implementierung von Modellen für maschinelles Lernen : DE

Idioma: alemán

Editorial: Omniscriptum, Verlag Unser Wissen, 2026

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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Erschließen Sie die Möglichkeiten des maschinellen Lernens in R mit R for Data Science: Implementieren von Modellen für maschinelles Lernen. Dieses umfassende Handbuch vermittelt Datenwissenschaftlern, Analysten und R-Enthusiasten die praktischen Fähigkeiten, die sie benötigen, um fortschrittliche Lösungen für 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 Arbeitsabläufe, um die Leser in die Lage zu versetzen, die Fähigkeiten von R voll auszuschöpfen.Lernen Sie, wie man:- Vorverarbeiten, Bereinigen und Transformieren von Daten für eine robuste Analyse.- Erstellen von Vorhersagemodellen mit Regressions-, Klassifizierungs- und Zeitreihenverfahren.- Natürliche Sprachverarbeitung und Textanalyse anwenden, um Erkenntnisse aus unstrukturierten Daten zu gewinnen.- Clustering, Dimensionalitätsreduktion und Anomalieerkennung beim unüberwachten Lernen erforschen.- Optimierung von Modellen durch Abstimmung von Hyperparametern, Ensemble-Methoden und Stacking-Strategien.- Entwickeln Sie reproduzierbare Workflows, Pipelines und einsatzbereite Lösungen in R.…

N° de ref. del artículo 9786209734373

Título
R für Data Science: Implementierung von Modellen für maschinelles Lernen : DE
Autor
Olaoluwa S. Yaya
Editorial
Omniscriptum, Verlag Unser Wissen
Año de publicación
2026
Estado
Neu
Encuadernación
Taschenbuch
Idioma
alemán
ISBN 10
6209734375
ISBN 13
9786209734373
Dimensiones
220x150x33 mm

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