Genuer robin (17 resultados)
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Librería: Basi6 International, Irving, Estados Unidos de AmericaBasi6 International
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Softcover. Condición: Très bon. Ancien livre de bibliothèque avec équipements. Edition 2019. Ammareal reverse jusqu'à 15% du prix net de cet article à des organisations caritatives. ENGLISH DESCRIPTION Book Condition: Used, Very good. Former library book. Edition 2019. Ammareal gives back up to 15% of this item's net price to ch…arity organizations.
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Librería: Books Puddle, New York, Estados Unidos de AmericaBooks Puddle
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Taschenbuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book offers an application-oriented guide to random forests: a statistical learning method extensively used in many fields of application, thanks to its excellent predictive performance, but also to its flexibility, which places few restrictio…ns on the nature of the data used. Indeed, random forests can be adapted to both supervised classification problems and regression problems. In addition, they allow us to consider qualitative and quantitative explanatory variables together, without pre-processing. Moreover, they can be used to process standard data for which the number of observations is higher than the number of variables, while also performing very well in the high dimensional case, where the number of variables is quite large in comparison to the number of observations. Consequently, they are now among the preferred methods in the toolbox of statisticians and data scientists.The book is primarily intended for students in academic fields such as statistical education, but also for practitioners in statistics and machine learning. A scientific undergraduate degree is quite sufficient to take full advantage of the concepts, methods, and tools discussed. In terms of computer science skills, little background knowledge is required, though an introduction to the R language is recommended. Random forests are part of the family of tree-based methods; accordingly, after an introductory chapter, Chapter 2 presents CART trees. The next three chapters are devoted to random forests. They focus on their presentation (Chapter 3), on the variable importance tool (Chapter 4), and on the variable selection problem (Chapter 5), respectively. After discussing the concepts and methods, we illustrate their implementation on a running example. Then, various complements are provided before examining additional examples. Throughout the book, each result is given together with the code (in R) that can be used to reproduce it. Thus, the book offers readersessential information and concepts, together with examples and the software tools needed to analyse data using random forests.
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Taschenbuch. Condición: Neu. Random Forests with R | Robin Genuer (u. a.) | Taschenbuch | Use R! | x | Englisch | 2020 | Springer | EAN 9783030564841 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Editorial: Springer Nature 2020
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Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Offers an application-oriented guide to CART trees and random forests Covers a range of practical issues, and provides real-life examples and R codesParticularly valuable for statisticians wishing to use random forest…s in applied.
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book offers an application-oriented guide to random forests: a statistical learning method extensively used in many fields of application, thanks to its excellent predictive performance, but also to its flexibility, which places fe…w restrictions on the nature of the data used. Indeed, random forests can be adapted to both supervised classification problems and regression problems. In addition, they allow us to consider qualitative and quantitative explanatory variables together, without pre-processing. Moreover, they can be used to process standard data for which the number of observations is higher than the number of variables, while also performing very well in the high dimensional case, where the number of variables is quite large in comparison to the number of observations. Consequently, they are now among the preferred methods in the toolbox of statisticians and data scientists. The book is primarily intended for students in academic fields such as statistical education, but also for practitioners in statistics and machine learning. A scientific undergraduate degree is quite sufficient to take full advantage of the concepts, methods, and tools discussed. In terms of computer science skills, little background knowledge is required, though an introduction to the R language is recommended.Random forests are part of the family of tree-based methods; accordingly, after an introductory chapter, Chapter 2 presents CART trees. The next three chapters are devoted to random forests. They focus on their presentation (Chapter 3), on the variable importance tool (Chapter 4), and on the variable selection problem (Chapter 5), respectively. After discussing the concepts and methods, we illustrate their implementation on a running example. Then, various complements are provided before examining additional examples. Throughout the book, each result is given together with the code (in R) that can be used to reproduce it. Thus, the book offers readersessential information and concepts, together with examples and the software tools needed to analyse data using random forests.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 108 pp. Englisch.
