Introduction to Machine Learning with R

Burger Scott

18 valoraciones de Goodreads

Idioma: inglés

Editorial: O'Reilly Media, US, 2018

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Machine learning is an intimidating subject until you know the fundamentals. If you understand basic coding concepts, this introductory guide will help you gain a solid foundation in machine learning principles. Using the R programming language, you'll first start to learn with regression modelling and then move into more advanced topics such as neural networks and tree-based methods. Finally, you'll delve into the frontier of machine learning, using the caret package in R. Once you develop a familiarity with topics such as the difference between regression and classification models, you'll be able to solve an array of machine learning problems. Author Scott V. Burger provides several examples to help you build a working knowledge of machine learning. Explore machine learning models, algorithms, and data training Understand machine learning algorithms for supervised and unsupervised cases Examine statistical concepts for designing data for use in models Dive into linear regression models used in business and science Use single-layer and multilayer neural networks for calculating outcomes Look at how tree-based models work, including popular decision trees Get a comprehensive view of the machine learning ecosystem in R Explore the powerhouse of tools available in R's caret package.…

N° de ref. del artículo LU-9781491976449

Título
Introduction to Machine Learning with R
Autor
Burger Scott
Editorial
O'Reilly Media, US
Año de publicación
2018
Estado
New
Encuadernación
Paperback
Idioma
inglés
ISBN 10
1491976446
ISBN 13
9781491976449
Peso del artículo
666 gramos

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