Machine Learning with R - Fourth Edition | Learn techniques for building and improving machine learning models, from data preparation to model tuning, evaluation, and working with big data
Sprache: Englisch
Verlag: Packt Publishing, 2023
- Softcover
- Neu



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- Titel
- Machine Learning with R - Fourth Edition | Learn techniques for building and improving machine learning models, from data preparation to model tuning, evaluation, and working with big data
- Autor
- Brett Lantz
- Verlag
- Packt Publishing
- Veröffentlichungsjahr
- 2023
- Zustand
- Neu
- Einband
- Taschenbuch
- Sprache
- Englisch
- ISBN-10
- 1801071322
- ISBN-13
- 9781801071321
- Ausgabe
- 4. Auflage
- Artikelgewicht
- 1.395 Gramm
- Abmessungen
- 235 x 191 x 41 mm
- Verkäuferkataloge
- Bücher
Learn how to solve real-world data problems using machine learning and R
Purchase of the print or Kindle book includes a free eBook in PDF format.
Key Features
- The 10th Anniversary Edition of the bestselling R machine learning book, updated with 50% new content for R 4.0.0 and beyond
- Harness the power of R to build flexible, effective, and transparent machine learning models
- Learn quickly with this clear, hands-on guide by machine learning expert Brett Lantz
Book Description
Machine learning, at its core, is concerned with transforming data into actionable knowledge. R offers a powerful set of machine learning methods to quickly and easily gain insight from your data.
Machine Learning with R, Fourth Edition, provides a hands-on, accessible, and readable guide to applying machine learning to real-world problems. Whether you are an experienced R user or new to the language, Brett Lantz teaches you everything you need to know for data pre-processing, uncovering key insights, making new predictions, and visualizing your findings. This 10th Anniversary Edition features several new chapters that reflect the progress of machine learning in the last few years and help you build your data science skills and tackle more challenging problems, including making successful machine learning models and advanced data preparation, building better learners, and making use of big data.
You'll also find this classic R data science book updated to R 4.0.0 with newer and better libraries, advice on ethical and bias issues in machine learning, and an introduction to deep learning. Whether you're looking to take your first steps with R for machine learning or making sure your skills and knowledge are up to date, this is an unmissable read that will help you find powerful new insights in your data.
What you will learn
- Learn the end-to-end process of machine learning from raw data to implementation
- Classify important outcomes using nearest neighbor and Bayesian methods
- Predict future events using decision trees, rules, and support vector machines
- Forecast numeric data and estimate financial values using regression methods
- Model complex processes with artificial neural networks
- Prepare, transform, and clean data using the tidyverse
- Evaluate your models and improve their performance
- Connect R to SQL databases and emerging big data technologies such as Spark, Hadoop, H2O, and TensorFlow
Who this book is for
This book is designed to help data scientists, actuaries, data analysts, financial analysts, social scientists, business and machine learning students, and any other practitioners who want a clear, accessible guide to machine learning with R. No R experience is required, although prior exposure to statistics and programming is helpful.
Table of Contents
- Introducing Machine Learning
- Managing and Understanding Data
- Lazy Learning – Classification Using Nearest Neighbors
- Probabilistic Learning – Classification Using Naive Bayes
- Divide and Conquer – Classification Using Decision Trees and Rules
- Forecasting Numeric Data – Regression Methods
- Black-Box Methods – Neural Networks and Support Vector Machines
- Finding Patterns – Market Basket Analysis Using Association Rules
- Finding Groups of Data – Clustering with k-means
- Evaluating Model Performance
- Being Successful with Machine Learning
- Advanced Data Preparation
- Challenging Data – Too Much, Too Little, Too Complex
- Building Better Learners
- Making Use of Big Data
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Über die Autorin bzw. den Autor
Brett Lantz (DataSpelunking) has spent more than 10 years using innovative data methods to understand human behavior. A sociologist by training, Brett was first captivated by machine learning during research on a large database of teenagers' social network profiles. Brett is a DataCamp instructor and a frequent speaker at machine learning conferences and workshops around the world. He is known to geek out about data science applications for sports, autonomous vehicles, foreign language learning, and fashion, among many other subjects, and hopes to one day blog about these subjects at Data Spelunking, a website dedicated to sharing knowledge about the search for insight in data.
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Zur Wahrung der Widerrufsfrist reicht es aus, dass Sie die Mitteilung über die Ausübung des Widerrufsrechts vor Ablauf der Widerrufsfrist absenden.
Folgen des Widerrufs
Wenn Sie diesen Vertrag widerrufen, haben wir Ihnen alle Zahlungen, die wir von Ihnen erhalten haben, einschließlich der Lieferkosten (mit Ausnahme der zusätzlichen Kosten, die sich daraus ergeben, dass Sie eine andere Art der Lieferung als die von uns angebotene, günstigste Standardlieferung gewählt haben), unverzüglich und spätestens binnen 14 Tagen ab dem Tag zurückzuzahlen, an dem die Mitteilung über Ihren Widerruf dieses Vertrags bei uns eingegangen ist. Für diese Rückzahlung verwenden wir dasselbe Zahlungsmittel, das Sie bei der ursprünglichen Transaktion eingesetzt haben, es sei denn, mit Ihnen wurde ausdrücklich etwas anderes vereinbart; in keinem Fall werden Ihnen wegen dieser Rückzahlung Entgelte berechnet.
Wir können die Rückzahlung verweigern, bis wir die Waren wieder zurückerhalten haben oder bis Sie den Nachweis erbracht haben, dass Sie die Waren zurückgesandt haben, je nachdem, welches der frühere Zeitpunkt ist.
Sie haben die Waren unverzüglich und in jedem Fall spätestens binnen 14 Tagen ab dem Tag, an dem Sie uns über den Widerruf dieses Vertrags unterrichten, an uns zurückzusenden oder zu übergeben. Die Frist ist gewahrt, wenn Sie die Waren vor Ablauf der Frist von 14 Tagen absenden.
Sie tragen die unmittelbaren Kosten der Rücksendung der Waren.
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Ausschluss- bzw. Erlöschensgründe
Das Widerrufsrecht besteht nicht bei Verträgen
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Das Widerrufsrecht erlischt vorzeitig bei Verträgen
- zur Lieferung versiegelter Waren, die aus Gründen des Gesundheitsschutzes oder der Hygiene nicht zur Rückgabe geeignet sind, wenn ihre Versiegelung nach der Lieferung entfernt wurde;
- zur Lieferung von Waren, wenn diese nach der Lieferung aufgrund ihrer Beschaffenheit untrennbar mit anderen Gütern vermischt wurden;
- zur Lieferung von Ton- oder Videoaufnahmen oder Computersoftware in einer versiegelten Packung, wenn die Versiegelung nach der Lieferung entfernt wurde.
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