Машинное обучение на R: экспертные техники для прогностического анализа; Издательский дом "Питер", 2019

Язык R предлагает мощный набор методов машинного обучения, позволяющих быстро проводить нетривиальный анализ ваших данных.

Книга является руководством, которое поможет применять методы машинного обучения в решении ежедневных задач. Бретт Ланц научит всему необходимому для анализа данных, формирования прогнозов и визуализации данных.

Здесь вы найдете информацию о новых улучшенных библиотеках, советы об этических аспектах машинного обучения и проблемах предвзятости, а также познакомитесь с глубоким обучением.

В этой книге

- Основы машинного обучения и особенности обучения компьютера на примерах.

- Подготовка данных к использованию в машинном обучении средствами языка R.

- Классификация значимости результатов.

- Предсказание событий с помощью деревьев решений, правил и опорных векторов.

- Прогнозирование числовых данных и оценка финансовых данных с помощью регрессионных методов.

- Моделирование сложных процессов с использованием нейронных сетей – фундамент глубокого обучения.

- Оценка моделей и улучшение их производительности.

- Новейшие технологии для обработки больших данных, в частности R 3.6, Spark, H2O и TensorFlow.