Uczenie maszynowe w R. Eksperckie techniki analizy prognostycznej

Język R oferuje potężny zestaw metod uczenia maszynowego, umożliwiających szybkie przeprowadzanie nietrywialnej analizy danych. Książka jest przewodnikiem, który pomoże zastosować metody uczenia maszynowego w rozwiązywaniu codziennych problemów. Brett Lantz nauczy wszystkiego, co niezbędne do analizy danych, formułowania prognoz i wizualizacji... danych. Znajdziesz tu informacje o nowych ulepszonych bibliotekach, porady dotyczące etycznych aspektów uczenia maszynowego oraz problemów związanych z uprzedzeniami, a także zapoznasz się z głębokim uczeniem. W książce - Podstawy uczenia maszynowego oraz cechy uczenia komputerowego na przykładach. - Przygotowanie danych do użycia w uczeniu maszynowym za pomocą narzędzi języka R. - Klasyfikacja istotności wyników. - Prognozowanie zdarzeń za pomocą drzew decyzyjnych, reguł i wektorów nośnych. - Prognozowanie danych liczbowych i ocena danych finansowych za pomocą metod regresyjnych. - Modelowanie złożonych procesów z wykorzystaniem sieci neuronowych – fundament głębokiego uczenia. - Ocena modeli i poprawa ich wydajności. - Najnowsze technologie do przetwarzania dużych danych, w szczególności R 3.6, Spark, H2O i TensorFlow.