fb2 Machine Learning Essentials: Practical Guide in R - Online indir

XML tabanlı FB2 Rusya'da yaşama başladı. E-kitap koleksiyoncuları arasında, meta verileri indirme dosyasında Machine Learning Essentials: Practical Guide in R saklayabildiği için yaygındır. Ayrıca, diğer biçimlere dönüştürme kolaylığı nedeniyle yaygın olarak bir depolama biçimi olarak kullanılır. FB2, Machine Learning Essentials: Practical Guide in R tarafından Machine Learning Essentials: Practical Guide in R adlı kitabın her bir öğesini tanımlayan ve öncelikle kurguya yönelik XML içerir. FB2 dosyaları Windows, macOS ve Linux için çeşitli e-kitap okuyucuları tarafından görüntülenebilir. FB2 dosya biçimi kitabın görünümü yerine yapısını tanımlar. Bu, diğer biçimlere dönüştürme ve ücretsiz Machine Learning Essentials: Practical Guide in R indirme için kullanışlı hale getirir. Biçim, basit anlamsal işaretleme, meta verileri gömme, Unicode ve yerleşik biçimlendirme ile ayırt edilir. Bu biçim, tüm cihazlarla ve biçimlerle uyumluluk sağlamak üzere tasarlanmıştır. FB2'nin özelliği, fb2'nin donanıma bağlı olmaması ve herhangi bir kağıt boyutuna sahip olmamasıdır, FB2'de herhangi bir yerde hiçbir ölçü birimi belirtilmez - piksel, nokta veya boyut. Machine Learning Essentials: Practical Guide in R Alboukadel Kassambara .Fb2 dosyasından alınan metnin nasıl görüneceği, bu biçimin görüntüleme programının ayarlarına veya dosyayı başka bir biçime dönüştürürken belirtilen parametrelere bağlıdır. Bu formatın dezavantajı, ders kitapları, referans kitaplar ve bilimsel yayınlar için anlamlılık eksikliğidir (hatta “sanat kitabı” adı bundan söz eder). Biçimdeki metnin karmaşık bir düzeni, numaralı ve madde işaretli listeler ve diğer özel araçlar için destek yoktur. Tanınmış e-kitapların birçoğu FB2'yi yalnızca harici yazılım aracılığıyla destekler; PocketBook ve ABC gibi Sovyet sonrası ülkelerden gelen gelişmeler başlangıçta FB2'yi okuyor.

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.