Alboukadel Kassambara - Machine Learning Essentials: Practical Guide in R epub indir Online

Uluslararası Dijital Yayıncılık Forumu (ePub, “ipab” olarak telaffuz edilir), Machine Learning Essentials: Practical Guide in R adlı kitabın Dijital Yayınları Tartışma Forumu ile bağlantılı olarak oluşturulan extension.epub ile birlikte, çeşitlerin elektronik yayınlanması için bir düzendir. Düzen, dijital dergiyi tek bir dosyaya dağıtır ve yayınlar, bu da elektronik yayınlar ePub ile uygun yazılım ve donanımın yanı sıra Machine Learning Essentials: Practical Guide in R içindeki diğer birkaç dergiyi kullanmayı mümkün kılar. Normal bir kitap Machine Learning Essentials: Practical Guide in R. EPub HTML 5'i ifade eder, stil oldukça karmaşıktır, ancak kolayca indirebilirsiniz. İki sistem - bu, HTML 5'i destekleyen minimum miktardır ve aslında, birbirine uymaz (iBooks ve Android), ayrıca HTML'nin bir kısmını destekleyen çok sayıda eski telefonun yanı sıra limitleri ve yanlışlıkları. EPub'ın sınırlamaları arasında - yazarın Machine Learning Essentials: Practical Guide in R adlı kitabının Machine Learning Essentials: Practical Guide in R küçük HTML belgelerine bölünmesi gerekecektir. Büyük belgeler içeren cihazlar kolay çalışmayabilir. Alboukadel Kassambara etkileşimli medya nesneleri ve dönüştürücü öğelerinin yenilenmiş tasarımı kolayca korunmaz. Epub ayrıca html verilerinin yanı sıra, içerikte kullanılan öğeleri içeren bir metin mesajına da sahiptir - grafikler, stiller, el yazmaları, yazı tipleri. Tüm bunları Machine Learning Essentials: Practical Guide in R Alboukadel Kassambara kitabında ücretsiz olarak indirebilirsiniz. HTML, CSS, vb. İçin belirli "ekler" veya "kısıtlamalar" Epub belirtmez. İnternet çok fazla dinamik içerik barındırıyor ve pek çok kitabın içeriği değişiyor ya da bozuluyor. Sitemizde, Alboukadel Kassambara yazarının Machine Learning Essentials: Practical Guide in R kitabı orijinal, saf haliyle sunulmaktadır. Epub düzeni basitlik, üretilebilirlik, açıklık ve ayrı DRM bakımıdır. Bu stil, Machine Learning Essentials: Practical Guide in R kılavuzuna elektronik biçimde rehberlik etmeyi amaçlamaktadır. Birçok uygulama indirmek için Machine Learning Essentials: Practical Guide in R EPub'u ücretsiz görüntülemenizi sağlar. Bu tarzda epub Machine Learning Essentials: Practical Guide in R aslında bir belge olarak dağıtılır.

Discovering knowledge from big multivariate data, recorded every days, requires specialized machine learning techniques.This book presents an easy to use practical guide in R to compute the most popular machine learning methods for exploring real word data sets, as well as, for building predictive models. The main parts of the book include: A) Unsupervised learning methods, to explore and discover knowledge from a large multivariate data set using clustering and principal component methods. You will learn hierarchical clustering, k-means, principal component analysis and correspondence analysis methods. B) Regression analysis, to predict a quantitative outcome value using linear regression and non-linear regression strategies. C) Classification techniques, to predict a qualitative outcome value using logistic regression, discriminant analysis, naive bayes classifier and support vector machines. D) Advanced machine learning methods, to build robust regression and classification models using k-nearest neighbors methods, decision tree models, ensemble methods (bagging, random forest and boosting). E) Model selection methods, to select automatically the best combination of predictor variables for building an optimal predictive model. These include, best subsets selection methods, stepwise regression and penalized regression (ridge, lasso and elastic net regression models). We also present principal component-based regression methods, which are useful when the data contain multiple correlated predictor variables. F) Model validation and evaluation techniques for measuring the performance of a predictive model. G) Model diagnostics for detecting and fixing a potential problems in a predictive model. The book presents the basic principles of these tasks and provide many examples in R. This book offers solid guidance in data mining for students and researchers. Key features: Covers machine learning algorithm and implementationKey mathematical concepts are presentedShort, self-contained chapters with practical examples.