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Inhaltsangabe
Erschließen Sie die Möglichkeiten des maschinellen Lernens in R mit R for Data Science: Implementieren von Modellen für maschinelles Lernen. Dieses umfassende Handbuch vermittelt Datenwissenschaftlern, Analysten und R-Enthusiasten die praktischen Fähigkeiten, die sie benötigen, um fortschrittliche Lösungen für maschinelles Lernen in verschiedenen Bereichen zu erstellen, zu bewerten und einzusetzen. Dieses Buch deckt sowohl grundlegende als auch fortgeschrittene Themen ab und verbindet Theorie, praktische Beispiele und reale Arbeitsabläufe, um die Leser in die Lage zu versetzen, die Fähigkeiten von R voll auszuschöpfen.Lernen Sie, wie man:- Vorverarbeiten, Bereinigen und Transformieren von Daten für eine robuste Analyse.- Erstellen von Vorhersagemodellen mit Regressions-, Klassifizierungs- und Zeitreihenverfahren.- Natürliche Sprachverarbeitung und Textanalyse anwenden, um Erkenntnisse aus unstrukturierten Daten zu gewinnen.- Clustering, Dimensionalitätsreduktion und Anomalieerkennung beim unüberwachten Lernen erforschen.- Optimierung von Modellen durch Abstimmung von Hyperparametern, Ensemble-Methoden und Stacking-Strategien.- Entwickeln Sie reproduzierbare Workflows, Pipelines und einsatzbereite Lösungen in R.
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Über die Autorin bzw. den Autor
OlaOluwa S. Yaya und Peter O. Ohue: Institut für Statistik, Universität Ibadan.
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R für Data Science: Implementierung von Modellen für maschinelles Lernen (German Edition)
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R für Data Science: Implementierung von Modellen für maschinelles Lernen
Verlag:
Omniscriptum, Verlag Unser Wissen Mär 2026, 2026
ISBN 10: 6209734375
ISBN 13: 9786209734373
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Taschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Erschließen Sie die Möglichkeiten des maschinellen Lernens in R mit R for Data Science: Implementieren von Modellen für maschinelles Lernen. Dieses umfassende Handbuch vermittelt Datenwissenschaftlern, Analysten und R-Enthusiasten die praktischen Fähigkeiten, die sie benötigen, um fortschrittliche Lösungen für maschinelles Lernen in verschiedenen Bereichen zu erstellen, zu bewerten und einzusetzen. Dieses Buch deckt sowohl grundlegende als auch fortgeschrittene Themen ab und verbindet Theorie, praktische Beispiele und reale Arbeitsabläufe, um die Leser in die Lage zu versetzen, die Fähigkeiten von R voll auszuschöpfen.Lernen Sie, wie man:- Vorverarbeiten, Bereinigen und Transformieren von Daten für eine robuste Analyse.- Erstellen von Vorhersagemodellen mit Regressions-, Klassifizierungs- und Zeitreihenverfahren.- Natürliche Sprachverarbeitung und Textanalyse anwenden, um Erkenntnisse aus unstrukturierten Daten zu gewinnen.- Clustering, Dimensionalitätsreduktion und Anomalieerkennung beim unüberwachten Lernen erforschen.- Optimierung von Modellen durch Abstimmung von Hyperparametern, Ensemble-Methoden und Stacking-Strategien.- Entwickeln Sie reproduzierbare Workflows, Pipelines und einsatzbereite Lösungen in R. 100 pp. Deutsch. Bestandsnummer des Verkäufers 9786209734373
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Paperback. Zustand: new. Paperback. Erschliessen Sie die Moeglichkeiten des maschinellen Lernens in R mit R for Data Science: Implementieren von Modellen fuer maschinelles Lernen. Dieses umfassende Handbuch vermittelt Datenwissenschaftlern, Analysten und R-Enthusiasten die praktischen Faehigkeiten, die sie benoetigen, um fortschrittliche Loesungen fuer maschinelles Lernen in verschiedenen Bereichen zu erstellen, zu bewerten und einzusetzen. Dieses Buch deckt sowohl grundlegende als auch fortgeschrittene Themen ab und verbindet Theorie, praktische Beispiele und reale Arbeitsablaeufe, um die Leser in die Lage zu versetzen, die Faehigkeiten von R voll auszuschoepfen.Lernen Sie, wie man: - Vorverarbeiten, Bereinigen und Transformieren von Daten fuer eine robuste Analyse.- Erstellen von Vorhersagemodellen mit Regressions-, Klassifizierungs- und Zeitreihenverfahren.- Natuerliche Sprachverarbeitung und Textanalyse anwenden, um Erkenntnisse aus unstrukturierten Daten zu gewinnen.- Clustering, Dimensionalitaetsreduktion und Anomalieerkennung beim unueberwachten Lernen erforschen.- Optimierung von Modellen durch Abstimmung von Hyperparametern, Ensemble-Methoden und Stacking-Strategien.- Entwickeln Sie reproduzierbare Workflows, Pipelines und einsatzbereite Loesungen in R. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability. Bestandsnummer des Verkäufers 9786209734373
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R für Data Science: Implementierung von Modellen für maschinelles Lernen
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Taschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Erschließen Sie die Möglichkeiten des maschinellen Lernens in R mit R for Data Science: Implementieren von Modellen für maschinelles Lernen. Dieses umfassende Handbuch vermittelt Datenwissenschaftlern, Analysten und R-Enthusiasten die praktischen Fähigkeiten, die sie benötigen, um fortschrittliche Lösungen für maschinelles Lernen in verschiedenen Bereichen zu erstellen, zu bewerten und einzusetzen. Dieses Buch deckt sowohl grundlegende als auch fortgeschrittene Themen ab und verbindet Theorie, praktische Beispiele und reale Arbeitsabläufe, um die Leser in die Lage zu versetzen, die Fähigkeiten von R voll auszuschöpfen.Lernen Sie, wie man:- Vorverarbeiten, Bereinigen und Transformieren von Daten für eine robuste Analyse.- Erstellen von Vorhersagemodellen mit Regressions-, Klassifizierungs- und Zeitreihenverfahren.- Natürliche Sprachverarbeitung und Textanalyse anwenden, um Erkenntnisse aus unstrukturierten Daten zu gewinnen.- Clustering, Dimensionalitätsreduktion und Anomalieerkennung beim unüberwachten Lernen erforschen.- Optimierung von Modellen durch Abstimmung von Hyperparametern, Ensemble-Methoden und Stacking-Strategien.- Entwickeln Sie reproduzierbare Workflows, Pipelines und einsatzbereite Lösungen in R.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 100 pp. Deutsch. Bestandsnummer des Verkäufers 9786209734373
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