Maschinelles Lernen mit R. Expertenmethoden für die prognostische Analyse
Die Programmiersprache R bietet eine leistungsstarke Suite von Methoden für das maschinelle Lernen, mit denen Sie schnell eine komplexe Analyse Ihrer Daten durchführen können. Das Buch ist ein Leitfaden, der hilft, Methoden des maschinellen Lernens zur Lösung täglicher Aufgaben anzuwenden....
Brett Lantz wird Ihnen alles Notwendige für die Datenanalyse, die Erstellung von Prognosen und die Datenvisualisierung beibringen. Hier finden Sie Informationen über neue verbesserte Bibliotheken, Tipps zu ethischen Aspekten des maschinellen Lernens und zu Voreingenommenheitsproblemen sowie eine Einführung in das Deep Learning. In diesem Buch - Grundlagen des maschinellen Lernens und Besonderheiten des Computerlernens anhand von Beispielen. - Datenaufbereitung zur Nutzung im maschinellen Lernen mit den Mitteln der Programmiersprache R. - Klassifizierung der Wichtigkeit von Ergebnissen. - Vorhersage von Ereignissen mit Hilfe von Entscheidungsbäumen, Regeln und Support-Vektoren. - Prognose von numerischen Daten und Bewertung von Finanzdaten mittels Regressionsmethoden. - Modellierung komplexer Prozesse unter Verwendung von neuronalen Netzen – das Fundament des Deep Learning. - Bewertung von Modellen und Verbesserung ihrer Leistung. - Neueste Technologien zur Verarbeitung großer Datenmengen, insbesondere R 3.6, Spark, H2O und TensorFlow.
Die Programmiersprache R bietet eine leistungsstarke Suite von Methoden für das maschinelle Lernen, mit denen Sie schnell eine komplexe Analyse Ihrer Daten durchführen können. Das Buch ist ein Leitfaden, der hilft, Methoden des maschinellen Lernens zur Lösung täglicher Aufgaben anzuwenden. Brett Lantz wird Ihnen alles Notwendige für die Datenanalyse, die Erstellung von Prognosen und die Datenvisualisierung beibringen. Hier finden Sie Informationen über neue verbesserte Bibliotheken, Tipps zu ethischen Aspekten des maschinellen Lernens und zu Voreingenommenheitsproblemen sowie eine Einführung in das Deep Learning. In diesem Buch - Grundlagen des maschinellen Lernens und Besonderheiten des Computerlernens anhand von Beispielen. - Datenaufbereitung zur Nutzung im maschinellen Lernen mit den Mitteln der Programmiersprache R. - Klassifizierung der Wichtigkeit von Ergebnissen. - Vorhersage von Ereignissen mit Hilfe von Entscheidungsbäumen, Regeln und Support-Vektoren. - Prognose von numerischen Daten und Bewertung von Finanzdaten mittels Regressionsmethoden. - Modellierung komplexer Prozesse unter Verwendung von neuronalen Netzen – das Fundament des Deep Learning. - Bewertung von Modellen und Verbesserung ihrer Leistung. - Neueste Technologien zur Verarbeitung großer Datenmengen, insbesondere R 3.6, Spark, H2O und TensorFlow.
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