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Einband grossPractical Machine Learning with R
ISBN/GTIN

Practical Machine Learning with R

E-BookPDF0 - No protectionE-Book
368 Seiten
Englisch
Taylor & Franciserschienen am20.05.20241. Auflage
This textbook is a comprehensive guide to machine learning and artificial intelligence tailored for students in business and economics. It takes a hands-on approach to teach machine learning, emphasizing practical applications over complex mathematical concepts.mehr
Verfügbare Formate
BuchGebunden
EUR102,50
E-BookEPUB0 - No protectionE-Book
EUR104,99
E-BookPDF0 - No protectionE-Book
EUR104,99

Produkt

KlappentextThis textbook is a comprehensive guide to machine learning and artificial intelligence tailored for students in business and economics. It takes a hands-on approach to teach machine learning, emphasizing practical applications over complex mathematical concepts.
Details
Weitere ISBN/GTIN9781040021248
ProduktartE-Book
EinbandartE-Book
FormatPDF
Format Hinweis0 - No protection
Erscheinungsjahr2024
Erscheinungsdatum20.05.2024
Auflage1. Auflage
Seiten368 Seiten
SpracheEnglisch
Dateigrösse16930 Kbytes
Illustrationen9 schwarz-weiße und 39 farbige Abbildungen, 3 schwarz-weiße und 1 farbige Fotos, 6 schwarz-weiße und 38 farbige Zeichnungen, 8 schwarz-weiße Tabellen
Artikel-Nr.12813347
Rubriken
Genre9200

Inhalt/Kritik

Inhaltsverzeichnis
1. Introduction 2. Basics of Machine Learning 3. Introduction to R and RStudio 4. k-Nearest Neighbors - Getting Started 5. Linear Regression - Key Machine Learning Concepts 6. Polynomial Regression - Overfitting & Tuning Explained 7. Ridge, Lasso, and Elastic Net - Regularization Explained 8. Logistic Regression - Handling Imbalanced Data 9. Deep Learning - MLP Neural Networks Explained 10. Tree-Based Models - Bootstrapping Explained 11. Interpreting Machine Learning Results 12. Concluding Remarks Index Bibliographymehr

Autor

Carsten Lange is an economics professor at Cal Poly Pomona with a keen interest in making data science and machine learning more accessible. He has authored multiple refereed articles and four books, including his 2004 book on applying neural networks for economics. Carsten is passionate about teaching machine learning and artificial intelligence with a focus on practical applications and hands-on learning.