Avis des lecteurs
Résumé:Ce livre est reconnu comme une solide ressource d'introduction pour les débutants en apprentissage automatique et en langage de programmation R. Il équilibre la théorie et les exemples pratiques de manière efficace, rendant les concepts complexes accessibles. Il équilibre efficacement la théorie et les exemples pratiques, rendant ainsi accessibles des concepts complexes. Si certains lecteurs apprécient sa clarté et son style d'écriture accessible, d'autres critiquent le manque de profondeur et la présence d'erreurs dans les exemples de code, qui peuvent entraver l'apprentissage.
Avantages:⬤ Style d'écriture clair et accessible ; explique des concepts complexes de manière compréhensible.
⬤ Bon équilibre entre la théorie et la mise en œuvre pratique avec des exemples pertinents.
⬤ Utile pour les débutants grâce à des exercices pratiques et des explications claires.
⬤ Offre une vue d'ensemble complète des algorithmes et méthodes d'apprentissage automatique les plus populaires dans R.
⬤ Bonnes références fournies pour un apprentissage plus approfondi.
⬤ Certains lecteurs ont trouvé des fautes de frappe et des erreurs dans le code qui ont rendu difficile le suivi dans R.
⬤ Manque de profondeur dans certains sujets, laissant certains lecteurs désireux d'avoir des discussions plus avancées.
⬤ Ne convient pas aux apprenants avancés ou à ceux qui ont déjà de l'expérience dans l'apprentissage automatique.
⬤ Certains exemples ont été jugés trop simplistes et pas assez détaillés pour une application pratique.
(basé sur 83 avis de lecteurs)
Titre original :
Machine Learning with R: R gives you access to the cutting-edge software you need to prepare data for machine learning. No previous knowledge r
Contenu du livre :
R vous donne accès aux logiciels de pointe dont vous avez besoin pour préparer les données à l'apprentissage automatique. Aucune connaissance préalable n'est requise ' ce livre vous guidera méthodiquement à travers chaque étape de l'application de l'apprentissage automatique.
Caractéristiques principales :
⬤ Exploitez la puissance de R pour le calcul statistique et la science des données.
⬤ Utilisez R pour appliquer des algorithmes courants d'apprentissage automatique avec des applications du monde réel.
⬤ Préparer, examiner et visualiser les données pour l'analyse.
⬤ Comprendre comment choisir entre les modèles d'apprentissage automatique.
⬤ Les résultats de l'analyse des données sont présentés sous forme d'un tableau de bord qui permet d'explorer, de prévoir et de classer les données.
Description du livre :
L'apprentissage automatique, à la base, consiste à transformer des données en connaissances exploitables. C'est pourquoi l'apprentissage automatique est bien adapté à l'ère actuelle du "big data" et de la "science des données". Compte tenu de l'importance croissante de R, un environnement de programmation statistique multiplateforme et gratuit, il n'y a jamais eu de meilleur moment pour commencer à appliquer l'apprentissage automatique. Que vous soyez novice en science des données ou vétéran, l'apprentissage automatique avec R offre un ensemble puissant de méthodes permettant d'obtenir rapidement et facilement des informations à partir de vos données.
"Machine Learning with R" est un tutoriel pratique qui utilise des exemples concrets pour avancer dans l'application de l'apprentissage automatique dans le monde réel. Sans négliger les détails techniques, nous explorerons l'apprentissage automatique avec R à l'aide d'exemples clairs et pratiques. Ce cours s'adresse aussi bien aux débutants en apprentissage automatique qu'aux personnes expérimentées. Explorez R pour trouver la réponse à toutes vos questions.
Comment utiliser l'apprentissage automatique pour transformer les données en actions ? À l'aide d'exemples pratiques, nous verrons comment préparer les données pour l'analyse, choisir une méthode d'apprentissage automatique et mesurer le succès du processus.
Nous apprendrons à appliquer les méthodes d'apprentissage automatique à une variété de tâches courantes, notamment la classification, la prédiction, la prévision, l'analyse du panier de la ménagère et le regroupement. En appliquant les méthodes d'apprentissage automatique les plus efficaces à des problèmes du monde réel, vous acquerrez une expérience pratique qui transformera votre façon d'appréhender les données.
"Machine Learning with R" vous fournira les outils analytiques dont vous avez besoin pour obtenir rapidement des informations à partir de données complexes.
Ce que vous apprendrez
⬤ Comprendre la terminologie de base de l'apprentissage automatique et comment différencier les différentes approches d'apprentissage automatique.
⬤ Utiliser R pour préparer les données pour l'apprentissage automatique.
⬤ Explorer et visualiser des données avec R.
⬤ Classer les données à l'aide des méthodes du plus proche voisin.
⬤ Apprendre les méthodes bayésiennes de classification des données.
⬤ Prédire des valeurs à l'aide d'arbres de décision, de règles et de machines à vecteurs de support.
⬤ Prévoir des valeurs numériques à l'aide de la régression linéaire.
⬤ Modéliser des données à l'aide de réseaux neuronaux.
⬤ Trouver des modèles dans les données à l'aide de règles d'association pour l'analyse du panier de la ménagère.
⬤ Regrouper les données en grappes pour la segmentation.
⬤ Évaluer et améliorer les performances des modèles d'apprentissage automatique.
⬤ Apprendre des techniques d'apprentissage automatique spécialisées pour l'exploration de texte, les données de réseaux sociaux et les "grandes" données.
A qui s'adresse ce livre :
Ce livre s'adresse à ceux qui veulent apprendre à utiliser les capacités d'apprentissage automatique de R et à tirer parti de leurs données. Peut-être connaissez-vous déjà un peu l'apprentissage automatique, mais n'avez-vous jamais utilisé R.
Ou peut-être connaissez-vous un peu R, mais vous êtes novice en matière d'apprentissage automatique. Dans tous les cas, ce livre vous permettra d'être rapidement opérationnel. Il serait utile d'être un peu familier avec les concepts de programmation de base, mais aucune expérience préalable n'est requise.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781782162148 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Langue : | anglais |
| Reliure : | Broché |
| Année de publication : | 2023 |
| Nombre de pages : | 396 |
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