Online Machine Learning Essentials: Practical Guide in R pdf

Taşınabilir Belge Biçimi, Acrobat ürünleri için Adobe tarafından oluşturulmuştur. Bu, popüler bir elektronik popüler formattır çünkü bu format için yazılım desteği birçok cihaz için mevcuttur. Bu nedenle Machine Learning Essentials: Practical Guide in R kitabını ücretsiz olarak indirebilir ve çeşitli elektronik ortamlarda kullanabilirsiniz. PDF görüntüleyici örnekleri arasında Adobe Reader, Foxit Reader, Nitro PDF Reader, PDF-XChange Viewer, Xpdf ve diğerleri sayılabilir. Ücretsiz maioria programı. PDF'deki dezavantaj, bu biçimin A4 için tasarlanması ve uzaklaştırdığınızda, akıllı telefonlarda olduğu gibi harflerin okunaksız hale gelmesidir. Primeiro, Machine Learning Essentials: Practical Guide in R yazarından Alboukadel Kassambara PDF formatında ücretsiz olarak indirmeniz içindir. PDF'yi görüntülemek için, ister resmi ister ücretsiz Adobe Adobe programı olsun, birçok program vardır. Modern baskı teknolojisinin önemli miktarda ekipmanı, PDF için donanım desteği, herhangi bir yazılım kullanarak bu formatta Machine Learning Essentials: Practical Guide in R için yararlı olabilir. Bir Machine Learning Essentials: Practical Guide in R PDF dosyası oluşturmanın geleneksel yolu, özel programında hazırlanan bir grafik olan bir grafik programı veya metin düzenleyicisi, CAD vb. Olan ve Machine Learning Essentials: Practical Guide in R PDF formatına aktarılan sanal bir yazıcıdır. ISO 32000 uyarınca 1 Temmuz 2008 tarihli PDF formatında elektronik ortamda dağıtım, baskı için iletim vb. Machine Learning Essentials: Practical Guide in R kitabını PDF biçiminde kullanmak, gerekli yazı tiplerini (linha ve linha metni), vektör resimleri ve bitmap resimlerini, formları ve multimedya eklerini eklemenizi sağlar. Machine Learning Essentials: Practical Guide in R adlı PDF kitabı, elektronik yardımcıların belgeleri korumaları ve kimlik doğrulamaları için bir mekanizma içermektedir. Bu nedenle, Machine Learning Essentials: Practical Guide in R kitabını Alboukadel Kassambara yazarından hızlı bir şekilde indirmek ve yazdırmak istiyorsanız, bir PDF formatına ihtiyacınız vardır. Bu biçimi ayrıca dosyayı hızlı bir şekilde indirmek ve tüm multimedya cihazlarınızda kullanmak için de kullanabilirsiniz. Machine Learning Essentials: Practical Guide in R kitabı için PDF biçimini nasıl uyguladığınız hakkındaki görüşlerinizi bekliyoruz.

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.