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Data Mining with R: Learning with Case Studies, Second Edition
Data Mining with R: Learning with Case Studies, Second Edition veranschaulicht anhand praktischer Beispiele die Leistungsfähigkeit von R und Data Mining. Diese neue Ausgabe ist in zwei Teile gegliedert und stellt eine umfassende Aktualisierung der meistverkauften ersten Auflage dar. Der erste Teil enthält einführendes Material, einschließlich eines neuen Kapitels, das eine Einführung in Data Mining bietet, um die bereits vorhandene Einführung in R zu ergänzen. Der zweite Teil enthält Fallstudien, und in der neuen Ausgabe wurde der R-Code der Fallstudien stark überarbeitet, so dass er mit den jüngsten Paketen, die in R aufgetaucht sind, aktueller ist.
Das Buch setzt keine Vorkenntnisse über R voraus. Leser, die neu in R und Data Mining sind, sollten in der Lage sein, den Fallstudien zu folgen, und sie sind so konzipiert, dass sie in sich abgeschlossen sind, so dass der Leser an jeder Stelle des Dokuments beginnen kann.
Das Buch wird von einer Reihe von frei verfügbaren R-Quelldateien begleitet, die auf der Website des Buches erhältlich sind. Diese Dateien enthalten den gesamten in den Fallstudien verwendeten Code und erleichtern den im Buch verfolgten "Do-it-yourself"-Ansatz.
Das Buch richtet sich sowohl an Benutzer von Datenanalysetools als auch an Forscher und Entwickler und sollte für jeden nützlich sein, der sich für den Einstieg in die "Welt" von R und Data Mining interessiert.
Über den Autor.
Lus Torgo ist außerordentlicher Professor an der Fakultät für Informatik der Universität Porto in Portugal. Er unterrichtet Data Mining in R im MS in Business Analytics Programm der NYU Stern School of Business. Dr. Torgo forscht seit mehr als 20 Jahren auf dem Gebiet des maschinellen Lernens und Data Mining und ist außerdem Forscher im Labor für künstliche Intelligenz und Datenanalyse (LIAAD) des INESC Porto LA.
| ISBN: | 9780367573980 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Taschenbuch |
| Erscheinungsjahr: | 2020 |
| Seitenzahl: | 426 |
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