Machine Learning with R Cookbook - Second Edition: Analyze data and build predictive models
Idioma: inglés
Editorial: Packt Publishing, 2017
- Tapa blanda
- Nuevo
Librería: California Books, Miami, FL, Estados Unidos de AmericaCalifornia Books
Vendedor de AbeBooks desde 27 de octubre de 2023
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- Título
- Machine Learning with R Cookbook - Second Edition: Analyze data and build predictive models
- Autor
- AshishSingh Bhatia; Yu-Wei; Chiu (David Chiu)
- Editorial
- Packt Publishing
- Año de publicación
- 2017
- Estado
- New
- Encuadernación
- Encuadernación de tapa blanda
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1787284395
- ISBN 13
- 9781787284395
- Edición
- 2ª Edición
Explore over 110 recipes to analyze data and build predictive models with simple and easy-to-use R code
About This Book
- Apply R to simplify predictive modeling with short and simple code
- Use machine learning to solve problems ranging from small to big data
- Build a training and testing dataset, applying different classification methods.
Who This Book Is For
This book is for data science professionals, data analysts, or people who have used R for data analysis and machine learning who now wish to become the go-to person for machine learning with R. Those who wish to improve the efficiency of their machine learning models and need to work with different kinds of data set will find this book very insightful.
What You Will Learn
- Create and inspect transaction datasets and perform association analysis with the Apriori algorithm
- Visualize patterns and associations using a range of graphs and find frequent item-sets using the Eclat algorithm
- Compare differences between each regression method to discover how they solve problems
- Detect and impute missing values in air quality data
- Predict possible churn users with the classification approach
- Plot the autocorrelation function with time series analysis
- Use the Cox proportional hazards model for survival analysis
- Implement the clustering method to segment customer data
- Compress images with the dimension reduction method
- Incorporate R and Hadoop to solve machine learning problems on big data
In Detail
Big data has become a popular buzzword across many industries. An increasing number of people have been exposed to the term and are looking at how to leverage big data in their own businesses, to improve sales and profitability. However, collecting, aggregating, and visualizing data is just one part of the equation. Being able to extract useful information from data is another task, and a much more challenging one. Machine Learning with R Cookbook, Second Edition uses a practical approach to teach you how to perform machine learning with R. Each chapter is divided into several simple recipes. Through the step-by-step instructions provided in each recipe, you will be able to construct a predictive model by using a variety of machine learning packages. In this book, you will first learn to set up the R environment and use simple R commands to explore data. The next topic covers how to perform statistical analysis with machine learning analysis and assess created models, covered in detail later on in the book. You'll also learn how to integrate R and Hadoop to create a big data analysis platform. The detailed illustrations provide all the information required to start applying machine learning to individual projects. With Machine Learning with R Cookbook, machine learning has never been easier.
Style and approach
This is an easy-to-follow guide packed with hands-on examples of machine learning tasks. Each topic includes step-by-step instructions on tackling difficulties faced when applying R to machine learning.
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Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
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Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
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Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.
Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
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Deberá devolver los bienes o entregarlos a California Books, Fort Wayne, Indiana, U.S.A., sin demoras indebidas y, en cualquier caso, en un plazo máximo de 14 días a partir del día en que nos comunique su desistimiento del presente contrato. El plazo se cumple si devuelve la mercancía antes de que venza el periodo de 14 días. Tendrá que asumir los gastos directos de devolución de los bienes. Usted solo es responsable de la disminución del valor de los bienes como resultado de una manipulación distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las características y el funcionamiento de los bienes.
Excepciones al derecho de desistimiento
El derecho de desistimiento no se aplica a lo siguiente:
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- El suministro de contenido digital que no se proporcione en un soporte tangible (por ejemplo, en un CD o DVD) si, al hacer el pedido, aceptó que podíamos empezar a entregarlo y que no podría desistir una vez iniciada la entrega.