Машинное обучение на R
Экспертные техники для прогностического анализа.
Бретт Ланц «Машинное обучение на R» Питер, 2020 год, 464 стр., ISBN:978-5-4461-1512-9; (PDF-DJVU-Code)
Описание книги.
Книга предназначена для тех, кто рассчитывает использовать данные в конкретной области. Возможно, вы уже немного знакомы с машинным обучением, но никогда не работали с языком R; или, наоборот, немного знаете об R, но почти не знаете о машинном обучении. В любом случае эта книга поможет вам быстро начать работу. Было бы полезно немного освежить в памяти основные понятия математики и программирования, но никакого предварительного опыта не потребуется. Вам нужно лишь желание учиться.
Оглавление.
Глава 1 "Введение в машинное обучение"
Глава 2 "Управление данными и их интерпретация"
Глава 3 "Ленивое обучение: классификация с использованием метода ближайших соседей"
Глава 4 "Вероятностное обучение: классификация с использованием наивного байесовского классификатора"
Глава 5 "Разделяй и властвуй: классификация с использованием деревьев решений и правил"
Глава 6 "Прогнозирование числовых данных: регрессионные методы"
Глава 7 "Методы “черного ящика ”: нейронные сети и метод опорных векторов"
Глава 8 "Обнаружение закономерностей: анализ потребительской корзины с помощью ассоциативных правил"
Глава 9 "Поиск групп данных: кластеризация методом ^-средних"
Глава 10 "Оценка эффективности модели"
Глава 11 "Повышение эффективности модели"
Глава 12 "Специальные разделы машинного обучения"
Добавить комментарий