Bewertung:
Derzeit gibt es keine Leserbewertungen. Die Bewertung basiert auf 3 Stimmen.
The Art of Machine Learning: A Hands-On Guide to Machine Learning with R
Lernen Sie mit diesem praktischen Leitfaden, eine Reihe von Methoden des maschinellen Lernens auf reale Daten anzuwenden.
The Art of Machine Learning ist vollgepackt mit realen Datensätzen und praktischen Beispielen und hilft Ihnen, ein intuitives Verständnis dafür zu entwickeln, wie und warum ML-Methoden funktionieren, ohne dass Sie dafür fortgeschrittene Mathematik benötigen.
Während Sie das Buch durcharbeiten, lernen Sie, wie Sie eine Reihe leistungsstarker ML-Techniken implementieren, angefangen bei der k-Nächste-Nachbarn-Methode (k-NN) und Random Forests bis hin zu Gradient Boosting, Support Vector Machines (SVMs), neuronalen Netzen und mehr.
Mithilfe von realen Datensätzen werden Sie Regressionsmodelle anhand eines Bike-Sharing-Datensatzes kennenlernen, Entscheidungsbäume anhand von New Yorker Taxidaten erforschen und parametrische Methoden anhand von Baseball-Spielerstatistiken analysieren. Darüber hinaus erhalten Sie Expertentipps zur Vermeidung gängiger Probleme, z. B. im Umgang mit "schmutzigen" oder unausgewogenen Daten, und zur Behebung von Fallstricken.
Sie werden auch Folgendes entdecken:
⬤ Wie man mit großen Datensätzen und Techniken zur Dimensionsreduktion umgeht.
⬤ Details darüber, wie sich der Bias-Variance Trade-off in spezifischen ML-Methoden auswirkt.
⬤ Modelle, die auf linearen Beziehungen basieren, einschließlich Ridge- und LASSO-Regression.
⬤ Klassifizierung von Bildern und Texten in der realen Welt und Umgang mit Zeitreihendaten.
Maschinelles Lernen ist eine Kunst, die eine sorgfältige Abstimmung und Feinabstimmung erfordert. Mit The Art of Machine Learning als Leitfaden werden Sie die grundlegenden Prinzipien des maschinellen Lernens beherrschen, die Sie in die Lage versetzen, diese Modelle effektiv zu nutzen, anstatt einfach nur ein paar Standardaktionen mit begrenztem praktischen Nutzen anzubieten.
Voraussetzungen: Grundlegendes Verständnis von Graphen und Diagrammen und Vertrautheit mit der Programmiersprache R.
| ISBN: | 9781718502109 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Taschenbuch |
| Erscheinungsjahr: | 2024 |
| Seitenzahl: | 272 |
Derzeit verfügbar, auf Lager.
