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Applied Machine Learning Using mlr3 in R
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Applied Machine Learning Using Mlr3 in R
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Applied Machine Learning Using Mlr3 in R
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Applied Machine Learning Using Mlr3 in R
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Applied Machine Learning Using mlr3 in R
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Applied Machine Learning Using mlr3 in R
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Applied Machine Learning Using mlr3 in R
Verlag: Chapman and Hall/CRC 2024-01-19, 2024
ISBN 10: 1032507543 ISBN 13: 9781032507545
Sprache: Englisch
Anbieter: Chiron Media, Wallingford, Vereinigtes Königreich
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Applied Machine Learning Using mlr3 in R
Anbieter: THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Vereinigtes Königreich
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Applied Machine Learning Using Mlr3 in R
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Applied Machine Learning Using Mlr3 In R
Anbieter: Kennys Bookshop and Art Galleries Ltd., Galway, GY, Irland
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Zustand: New. 2024. 1st Edition. paperback. . . . . .
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Applied Machine Learning Using Mlr3 in R
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
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Applied Machine Learning Using mlr3 in R
Anbieter: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Deutschland
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APPLIED MACHINE LEARNING USING MLR3 IN R
Anbieter: Speedyhen, London, Vereinigtes Königreich
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Applied Machine Learning Using mlr3 in R
Verlag: Taylor and Francis Ltd, GB, 2024
ISBN 10: 1032507543 ISBN 13: 9781032507545
Sprache: Englisch
Anbieter: Rarewaves.com USA, London, LONDO, Vereinigtes Königreich
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In den WarenkorbPaperback. Zustand: New. mlr3 is an award-winning ecosystem of R packages that have been developed to enable state-of-the-art machine learning capabilities in R. Applied Machine Learning Using mlr3 in R gives an overview of flexible and robust machine learning methods, with an emphasis on how to implement them using mlr3 in R. It covers various key topics, including basic machine learning tasks, such as building and evaluating a predictive model; hyperparameter tuning of machine learning approaches to obtain peak performance; building machine learning pipelines that perform complex operations such as pre-processing followed by modelling followed by aggregation of predictions; and extending the mlr3 ecosystem with custom learners, measures, or pipeline components.Features:In-depth coverage of the mlr3 ecosystem for users and developersExplanation and illustration of basic and advanced machine learning conceptsReady to use code samples that can be adapted by the user for their applicationConvenient and expressive machine learning pipelining enabling advanced modellingCoverage of topics that are often ignored in other machine learning booksThe book is primarily aimed at researchers, practitioners, and graduate students who use machine learning or who are interested in using it. It can be used as a textbook for an introductory or advanced machine learning class that uses R, as a reference for people who work with machine learning methods, and in industry for exploratory experiments in machine learning.
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Applied Machine Learning Using Mlr3 In R
Anbieter: Kennys Bookstore, Olney, MD, USA
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Zustand: New. 2024. 1st Edition. paperback. . . . . . Books ship from the US and Ireland.
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Zustand: New. Bernd Bischl is a professor of Statistical Learning and Data Science in LMU Munich and co-director of the Munich Center for Machine Learning. He studied Computer Science, Artificial Intelligence and Data Science and holds a PhD in statistics. His .
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Applied Machine Learning Using Mlr3 in R
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware - mlr3 is an award-winning ecosystem of R packages that have been developed to enable state-of-the-art machine learning capabilities in R. This book gives an overview of flexible and robust machine learning methods, with an emphasis on how to implement them using mlr3 in R.
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Applied Machine Learning Using mlr3 in R
Verlag: Taylor and Francis Ltd, GB, 2024
ISBN 10: 1032507543 ISBN 13: 9781032507545
Sprache: Englisch
Anbieter: Rarewaves.com UK, London, Vereinigtes Königreich
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In den WarenkorbPaperback. Zustand: New. mlr3 is an award-winning ecosystem of R packages that have been developed to enable state-of-the-art machine learning capabilities in R. Applied Machine Learning Using mlr3 in R gives an overview of flexible and robust machine learning methods, with an emphasis on how to implement them using mlr3 in R. It covers various key topics, including basic machine learning tasks, such as building and evaluating a predictive model; hyperparameter tuning of machine learning approaches to obtain peak performance; building machine learning pipelines that perform complex operations such as pre-processing followed by modelling followed by aggregation of predictions; and extending the mlr3 ecosystem with custom learners, measures, or pipeline components.Features:In-depth coverage of the mlr3 ecosystem for users and developersExplanation and illustration of basic and advanced machine learning conceptsReady to use code samples that can be adapted by the user for their applicationConvenient and expressive machine learning pipelining enabling advanced modellingCoverage of topics that are often ignored in other machine learning booksThe book is primarily aimed at researchers, practitioners, and graduate students who use machine learning or who are interested in using it. It can be used as a textbook for an introductory or advanced machine learning class that uses R, as a reference for people who work with machine learning methods, and in industry for exploratory experiments in machine learning.
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Applied Machine Learning Using Mlr3 in R
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Applied Machine Learning Using mlr3 in R
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Applied Machine Learning Using Mlr3 in R
Anbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
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Applied Machine Learning Using Mlr3 in R
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Applied Machine Learning Using mlr3 in R
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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Applied Machine Learning Using mlr3 in R
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Applied Machine Learning Using Mlr3 in R
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In den WarenkorbZustand: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Bernd Bischl is a professor of Statistical Learning and Data Science in LMU Munich and co-director of the Munich Center for Machine Learning. He studied Computer Science, Artificial Intelligence and Data Science and holds a PhD in statistics. His .
