Mašininis mokymasis R. Ekspertų technikos prognozavimo analizei

R kalba siūlo galingą metodų rinkinį mašininio mokymosi, leidžiantį greitai atlikti ne trivialų jūsų duomenų analizę. Knyga yra vadovas, kuris padės taikyti mašininio mokymosi metodus sprendžiant kasdienes užduotis. Brett Lanz išmokys visko, kas būtina duomenų analizei, prognozavimo formavimui ir duomenų vizualizavimui. Čia rasite informaciją apie naujas patobulintas bibliotekas, patarimus apie etinius mašininio mokymosi aspektus ir šališkumo problemas, taip pat susipažinsite su giliu mokymusi. Šioje knygoje - Mašininio mokymosi pagrindai ir kompiuterio mokymosi ypatybės pavyzdžiuose. - Duomenų paruošimas naudoti mašininio mokymosi priemonėmis R kalboje. - Rezultatų svarbos klasifikacija. - Įvykių prognozavimas naudojant sprendimų medžius, taisykles ir palaikymo vektorius. - Skaitinių duomenų prognozavimas ir finansinių duomenų vertinimas naudojant regresijos metodus. - Sudėtingų procesų moduliavimas naudojant neuroninius tinklus – gilaus mokymosi pagrindas. - Modelių vertinimas ir jų našumo gerinimas. - Naujovės, skirtos didelių duomenų apdorojimui, ypač R 3.6, Spark, H2O ir TensorFlow.