R Machine Learning By Example : Understand the fundamentals of machine learning with R and build your own dynamic algorithms to tackle complicated real-world problems successfully
Idioma: inglés
Editorial: Packt Publishing, 2016
- Tapa blanda
- Nuevo
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Understand the fundamentals of machine learning with R and build your own dynamic algorithms to tackle complicated real-world problems successfullyKey Features:Get to grips with the concepts of machine learning through exciting real-world examplesVisualize and solve complex problems by using power-packed R constructs and its robust packages for machine learningLearn to build your own machine learning system with this example-based practical guideBook Description:Data science and machine learning are some of the top buzzwords in the technical world today. From retail stores to Fortune 500 companies, everyone is working hard to making machine learning give them data-driven insights to grow their business. With powerful data manipulation features, machine learning packages, and an active developer community, R empowers users to build sophisticated machine learning systems to solve real-world data problems.This book takes you on a data-driven journey that starts with the very basics of R and machine learning and gradually builds upon the concepts to work on projects that tackle real-world problems.You'll begin by getting an understanding of the core concepts and definitions required to appreciate machine learning algorithms and concepts. Building upon the basics, you will then work on three different projects to apply the concepts of machine learning, following current trends and cover major algorithms as well as popular R packages in detail. These projects have been neatly divided into six different chapters covering the worlds of e-commerce, finance, and social-media, which are at the very core of this data-driven revolution. Each of the projects will help you to understand, explore, visualize, and derive insights depending upon the domain and algorithms.Through this book, you will learn to apply the concepts of machine learning to deal with data-related problems and solve them using the powerful yet simple language, R.What You Will Learn:Utilize the power of R to handle data extraction, manipulation, and exploration techniquesUse R to visualize data spread across multiple dimensions and extract useful featuresExplore the underlying mathematical and logical concepts that drive machine learning algorithmsDive deep into the world of analytics to predict situations correctlyImplement R machine learning algorithms from scratch and be amazed to see the algorithms in actionWrite reusable code and build complete machine learning systems from the ground upSolve interesting real-world problems using machine learning and R as the journey unfoldsHarness the power of robust and optimized R packages to work on projects that solve real-world problems in machine learning and data scienceWho this book is for:If you are interested in mining useful information from data using state-of-the-art techniques to make data-driven decisions, this is a go-to guide for you. No prior experience with data science is required, although basic knowledge of R is highly desirable. Prior knowledge in machine learning would be helpful but is not necessary.…
N° de ref. del artículo 9781784390846
- Título
- R Machine Learning By Example : Understand the fundamentals of machine learning with R and build your own dynamic algorithms to tackle complicated real-world problems successfully
- Autor
- Raghav Bali
- Editorial
- Packt Publishing
- Año de publicación
- 2016
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1784390844
- ISBN 13
- 9781784390846
- Peso del artículo
- 636 gramos
- Dimensiones
- 235x191x18 mm
Understand the fundamentals of machine learning with R and build your own dynamic algorithms to tackle complicated real world problems successfully
About This Book
- Get to grips with the concepts of machine learning through exciting real-world examples
- Visualize and solve complex problems by using power-packed R constructs and its robust packages for machine learning
- Learn to build your own machine learning system with this example-based practical guide
Who This Book Is For
If you are interested in mining useful information from data using state-of-the-art techniques to make data-driven decisions, this is a go-to guide for you. No prior experience with data science is required, although basic knowledge of R is highly desirable. Prior knowledge in machine learning would be helpful but is not necessary.
What You Will Learn
- Utilize the power of R to handle data extraction, manipulation, and exploration techniques
- Use R to visualize data spread across multiple dimensions and extract useful features
- Explore the underlying mathematical and logical concepts that drive machine learning algorithms
- Dive deep into the world of analytics to predict situations correctly
- Implement R machine learning algorithms from scratch and be amazed to see the algorithms in action
- Write reusable code and build complete machine learning systems from the ground up
- Solve interesting real-world problems using machine learning and R as the journey unfolds
- Harness the power of robust and optimized R packages to work on projects that solve real-world problems in machine learning and data science
In Detail
Data science and machine learning are some of the top buzzwords in the technical world today. From retail stores to Fortune 500 companies, everyone is working hard to making machine learning give them data-driven insights to grow their business. With powerful data manipulation features, machine learning packages, and an active developer community, R empowers users to build sophisticated machine learning systems to solve real-world data problems.
This book takes you on a data-driven journey that starts with the very basics of R and machine learning and gradually builds upon the concepts to work on projects that tackle real-world problems.
You'll begin by getting an understanding of the core concepts and definitions required to appreciate machine learning algorithms and concepts. Building upon the basics, you will then work on three different projects to apply the concepts of machine learning, following current trends and cover major algorithms as well as popular R packages in detail. These projects have been neatly divided into six different chapters covering the worlds of e-commerce, finance, and social-media, which are at the very core of this data-driven revolution. Each of the projects will help you to understand, explore, visualize, and derive insights depending upon the domain and algorithms.
Through this book, you will learn to apply the concepts of machine learning to deal with data-related problems and solve them using the powerful yet simple language, R.
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Acerca del autor
Dipanjan (DJ) Sarkar is a Data Scientist at Intel, leveraging data science, machine learning, and deep learning to build large-scale intelligent systems. He holds a master of technology degree with specializations in Data Science and Software Engineering. He has been an analytics practitioner for several years now, specializing in machine learning, NLP, statistical methods, and deep learning. He is passionate about education and also acts as a Data Science Mentor at various organizations like Springboard, helping people learn data science. He is also a key contributor and editor for Towards Data Science, a leading online journal on AI and Data Science. He has also authored several books on R, Python, machine learning, NLP, and deep learning.
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Para obtener más información, consulte www.fair-commerce.de.
Derecho al desistimiento
Si es un consumidor, puede rescindir el contrato de acuerdo con lo siguiente. Por consumidor se entiende cualquier persona física que actúe con fines ajenos a su actividad comercial, empresarial, oficio o profesión.
Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
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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.
Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
Podremos retener el reembolso hasta que hayamos recibido los bienes o hasta que nos haya presentado una prueba de que los ha devuelto, lo que ocurra primero.
Deberá devolver los bienes o entregarlos a AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Germany, 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.
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