Alboukadel Kassambara doc Machine Learning Essentials: Practical Guide in R

okumak Machine Learning Essentials: Practical Guide in R
ZIP 10.8 Mb
RAR 5.7 Mb
EXE 5.6 Mb
APK 6.9 Mb
IOS 8.8 Mb
Machine Learning Essentials: Practical Guide in R

DOC - ihtiyaçlarına göre Machine Learning Essentials: Practical Guide in R kitap hazırlamak isteyen Alboukadel Kassambara yazarlar için. İhtiyaç duydukları formata dönüştürün veya Machine Learning Essentials: Practical Guide in R kitabını bir matbaada yazdırın, ancak önce kağıt maliyetlerini en aza indirmek için yazı tipini azaltın.
-
En zor seçenek, Machine Learning Essentials: Practical Guide in R kitabınızın resimlerle dolu olması ve bu olmadan metnin tüm anlamını yitirmesidir. Görüntülü elektronik kitapların hemen hemen tüm biçimleri insanlık dışı muamele görür, onları artık bir şeyi ayırt etmenin mümkün olmadığı boyutlara indirir, dönüştürücü gerekli gördüğünde metindeki yerlerini değiştirir, vb. Resimler içeren bir e-kitabı Machine Learning Essentials: Practical Guide in R yayınlamanın tek yolu (ve hem illüstrasyonlar hem de resimler, çizimler, grafikler vb. olabilir) onu PDF'ye dönüştürmektir. Ama ... Bu formatın dezavantajları yukarıda zaten belirtilmiştir.
-
Alternatif olarak, her biri kendi ekran boyutuna göre düzenlenmiş birkaç PDF dosyası hazırlayabilirsiniz. Bu arada, 9 inç e-okuyucular, A4 formatında düzenlenmiş PDF'yi mükemmel bir şekilde görüntüler.

İşte harika bir örnek: Machine Learning Essentials: Practical Guide in R - Alboukadel Kassambara

A4 formatı ve A6 formatı için PDF.
-
DOC ve RTF - İki tür dosya da bilgisayarlardan e-okuyuculara taşındı. Hemen hemen tüm cihazlar bunları destekler, ancak pratikte bu biçimlerde Machine Learning Essentials: Practical Guide in R kitap okumak oldukça zordur. DOC ve RTF, metni bir okuyucunun küçük ekranından ziyade bir monitörde görüntülemek üzere tasarlandığından, içindeki biçimlendirme bazen garip ve okunamaz. İki kısa kelime tüm satıra yayılabilir, paragraflar uçup gidebilir, metni büyük bir sayfaya boşaltabilir. Genel olarak, onlarla uğraşmamalısınız. Ve bir şekilde bu biçimlerden birinde bir Machine Learning Essentials: Practical Guide in R kitabınız varsa - onu daha okunabilir bir şeye dönüştürün. İnternette FB2 veya EPUB'a çeviren çok sayıda ücretsiz dönüştürücü var.

Biçim seçin
pdf kindle epub
yazar
18 Kasım 2020 Kolektif Lina Scatia 21,6 x 1,7 x 27,9 cm 21,6 x 2 x 27,9 cm 3 Ocak 2017 Prof Philip M. Parker Ph.D. 13 Şubat 2020 21 Ocak 2019 Maya Violet 20 Kasım 2020 Philip M. Parker Ph.D 21,6 x 1,9 x 27,9 cm 5 Ocak 2017 1 x 15 x 21 cm Vismont Studios 15,2 x 0,6 x 22,9 cm 15 x 0,4 x 22 cm
okumak okumak kayıt olmadan
yazar Machine Learning Essentials: Practical Guide in R Alboukadel Kassambara

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.

okumak okumak kayıt olmadan

En son kitaplar

benzer kitaplar
Inter-Rater Reliability Essentials: Practical Guide In R

okumak kayıt olmadan
Data Mining for the Masses, Third Edition: With Implementations in RapidMiner and R

okumak kayıt olmadan
Building Analytics Teams: Harnessing analytics and artificial intelligence for business improvement

okumak kayıt olmadan
Jean Kirschtein: Attack On Titan, Jean, 112 Lined Pages, 6 x 9 in, Anime Notebook Diamond

okumak kayıt olmadan
Composition Notebook: Wide Ruled Paper Notebook / 7.5" x 9.25" / 110 Pages / Theme universe aquarell / For girls, teens, students, kids and adults

okumak kayıt olmadan
Conquering R Basics

okumak kayıt olmadan