Name: Mastering Machine Learning with R - Second Edition: Advanced prediction, algorithms, and learning methods with R 3.x
SKU: 39425540
Price: 49000 KRW
Availability: InStock
Author: Lesmeister
ISBN: 9781787287471

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Mastering Machine Learning with R - Second Edition: Advanced prediction, algorithms, and learning methods with R 3.x

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외서 Mastering Machine Learning with R - Second Edition: Advanced prediction, algorithms, and learning methods with R 3.x

Paperback

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Lesmeister, Cory

Packt Publishing 2017.04.20.

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책소개

Key Features * Understand and apply machine learning methods using an extensive set of R packages such as XGBOOST * Understand the benefits and potential pitfalls of using machine learning methods such as Multi-Class Classification and Unsupervised Learning * Implement advanced concepts in machine learning with this example-rich guide Book Description This book will teach you advanced techniques in machine learning with the latest code in R 3.3.2. You will delve into statistical learning theory and supervised learning; design efficient algorithms; learn about creating Recommendation Engines; use multi-class classification and deep learning; and more. You will explore, in depth, topics such as data mining, classification, clustering, regression, predictive modeling, anomaly detection, boosted trees with XGBOOST, and more. More than just knowing the outcome, you’ll understand how these concepts work and what they do. With a slow learning curve on topics such as neural networks, you will explore deep learning, and more. By the end of this book, you will be able to perform machine learning with R in the cloud using AWS in various scenarios with different datasets.

책소개 더보기펼치기

A Process for Success
Linear Regression - The Blocking and Tackling of Machine Learning
Logistic Regression and Discriminant Analysis
Advanced Feature Selection in Linear Models
More Classification Techniques - K-Nearest Neighbors and Support Vector Machines
Classification and Regression Trees
Neural Networks and Deep Learning
Cluster Analysis
Principal Components Analysis
Market Basket Analysis, Recommendation Engines, and Sequential Analysis
Creating Ensembles and Multiclass Classification
Time Series and Causality
Text Mining
R on the Cloud
R Fundamentals
Sources

목차 더보기펼치기

품목정보

발행일: 2017년 04월 20일

쪽수, 무게, 크기: 420쪽 | 717g | 191*235*22mm

ISBN13: 9781787287471

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