Alboukadel Kassambara kindle Machine Learning Essentials: Practical Guide in R

okumak Machine Learning Essentials: Practical Guide in R
ZIP 5.7 Mb
RAR 9.9 Mb
EXE 6.6 Mb
APK 6.8 Mb
IOS 8.5 Mb
Machine Learning Essentials: Practical Guide in R

Kindle Format 8 (KF8), Machine Learning Essentials: Practical Guide in R Amazon Kindle kitapları için Mobi 7'nin yerini alan en yeni nesil dosya formatıdır.
Kindle Fire'da kullanılır. Ayrıca yazılım sürümü 4.1.0 veya üzeri, Kindle for PC ve Kindle Reader for Mac ile dördüncü nesil Kindle cihazlarında da desteklenir.
Kindle cihazları, diğer birçok e-Kitap okuyucusu tarafından kullanılan EPUB dosya biçimini desteklemez. Bunun yerine, Amazon'un tescilli e-kitap biçimlerini kullanacak şekilde tasarlanmıştır: AZW, MOBI ve daha yeni cihazlarda KF8.
Bu biçimler, yeniden akış, zengin biçimde biçimlendirilmiş e-kitap içeriği için tasarlanmıştır ve DRM kısıtlamalarını destekler, ancak EPUB'dan farklı olarak özel biçimlerdir.

Not. Eski mobipocket formatı HTML ve CSS ile oluşturulmuştur ve EPUB gibi .opf ve .ncx gibi bazı Open eBook (OEB) dosyalarını kullanır. Başlangıçta Palm Pilot gibi düşük güçlü mobil cihazlar için tasarlandı.

Kindle KF8, Amazon'un tescilli biçiminde kodlanmıştır, yayıncılar aşağıdaki iş akışını kullanarak Machine Learning Essentials: Practical Guide in R Kindle kitapları oluşturur:

KindleGen adlı ücretsiz bir yazılım kullanın. Kindle kitabı oluşturmak için bir komut satırı aracıdır. KindleGen, Alboukadel Kassambara'dan HTML, XHTML veya EPUB gibi Machine Learning Essentials: Practical Guide in R kitaptaki orijinal içeriği kabul eder.
Adobe InDesign için Kindle Plugin adlı ücretsiz bir yazılımın eklenmesiyle Adobe InDesign'ı kullanın. Bu eklenti, bir yayıncının Machine Learning Essentials: Practical Guide in R içeriğini InDesign'dan Kindle KF8 formatına dönüştürmesine olanak tanır.
Kindle kitapları oluşturmak ve bunları Amazon'da satmak için Amazon'un self servis araçlarını kullanın: Kindle Direct Publishing Platform (KDP).
Üçüncü taraf dönüştürücü araçlarını kullanın (açık kaynaklı e-kitaplar gibi).
Profesyonel dönüşüm hizmetleri için dış kaynak kullanımı
Kindle'da yayınlamak için yazarlar genellikle içeriklerini aşağıdaki biçimlerde yazarlar ve tamamlandıktan sonra Machine Learning Essentials: Practical Guide in R dosyalarını Kindle biçimine dönüştürürler.
- Kelime (DOC veya DOCX)
- HTML (ZIP, HTM veya HTML)
- ePub (EPUB)
- Adobe PDF (PDF)
- Mobipocket (MOBI veya PRC)

Biçim seçin
pdf epub doc
yazar
21,6 x 1,9 x 27,9 cm 21,6 x 1,7 x 27,9 cm 13 Şubat 2020 18 Kasım 2020 5 Ocak 2017 3 Ocak 2017 21,6 x 2 x 27,9 cm Vismont Studios Philip M. Parker Ph.D Maya Violet 1 x 15 x 21 cm 15,2 x 0,6 x 22,9 cm Prof Philip M. Parker Ph.D. 15 x 0,4 x 22 cm 21 Ocak 2019 Lina Scatia Kolektif 20 Kasım 2020
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