Avis des lecteurs
Résumé:Ce livre est un texte d'introduction à l'apprentissage automatique à l'aide de R hautement recommandé, loué pour ses explications claires et sa structure logique. Cependant, il a été critiqué pour son organisation, la qualité du code et le manque de ressources d'accompagnement.
Avantages:⬤ Des explications remarquables, claires et compréhensibles, qui rendent l'apprentissage automatique accessible aux débutants.
⬤ Une structure logique qui suit un modèle cohérent tout au long des chapitres.
⬤ Bonne introduction aux concepts R et statistiques nécessaires à l'apprentissage automatique.
⬤ Couvre une variété de modèles d'apprentissage automatique avec des exemples pratiques.
⬤ Excellent pour développer la confiance dans les tâches d'apprentissage automatique avec R.
⬤ Certains codes sont inefficaces et mal organisés, ce qui peut dérouter les débutants.
⬤ Des liens manquants ou cassés vers des ressources associées, ce qui est source de frustration.
⬤ Le contenu peut être trop basique pour ceux qui ont une connaissance préalable de la programmation et de R.
⬤ L'accent est mis sur la classification sans traitement adéquat des modèles de prédiction numérique.
⬤ Certains lecteurs ont trouvé que l'index et l'organisation manquaient, ce qui rendait difficile la recherche d'informations clés.
(basé sur 49 avis de lecteurs)
Titre original :
Machine Learning with R - Third Edition: Expert techniques for predictive modeling
Contenu du livre :
Résoudre les problèmes de données du monde réel avec R et l'apprentissage automatique.
Caractéristiques principales.
⬤ Troisième édition du best-seller, largement plébiscité, sur l'apprentissage automatique avec R, mis à jour et amélioré pour R 3.6 et les versions ultérieures.
⬤ Exploitez la puissance de R pour construire des modèles d'apprentissage automatique flexibles, efficaces et transparents.
⬤ Apprenez rapidement grâce à un guide clair et pratique rédigé par Brett Lantz, enseignant et praticien expérimenté de l'apprentissage automatique.
Description du livre
L'apprentissage automatique, à la base, consiste à transformer des données en connaissances exploitables. R offre un ensemble puissant de méthodes d'apprentissage automatique permettant d'obtenir rapidement et facilement des informations à partir de vos données.
Machine Learning with R, Third Edition fournit un guide pratique et lisible pour appliquer l'apprentissage automatique à des problèmes du monde réel. Que vous soyez un utilisateur expérimenté de R ou que vous découvriez le langage, Brett Lantz vous enseigne tout ce dont vous avez besoin pour découvrir des informations clés, faire de nouvelles prédictions et visualiser vos résultats.
Cette nouvelle 3e édition met à jour le livre classique de science des données R vers R 3.6 avec de nouvelles et meilleures bibliothèques, des conseils sur les questions d'éthique et de partialité dans l'apprentissage automatique, et une introduction à l'apprentissage profond. Trouvez de nouvelles idées puissantes dans vos données ; découvrez l'apprentissage automatique avec R.
Ce que vous apprendrez
⬤ Découvrez les origines de l'apprentissage automatique et comment un ordinateur apprend par l'exemple.
⬤ Préparez vos données pour le travail d'apprentissage automatique avec le langage de programmation R.
⬤ Classer les résultats importants à l'aide des méthodes du plus proche voisin et des méthodes bayésiennes.
⬤ Prédire des événements futurs à l'aide d'arbres de décision, de règles et de machines à vecteurs de support.
⬤ Prévoir des données numériques et estimer des valeurs financières à l'aide de méthodes de régression.
⬤ Modéliser des processus complexes à l'aide de réseaux neuronaux artificiels - la base de l'apprentissage profond.
⬤ Éviter les biais dans les modèles d'apprentissage automatique.
⬤ Évaluez vos modèles et améliorez leurs performances.
⬤ Connecter R aux bases de données SQL et aux technologies Big Data émergentes telles que Spark, H2O et TensorFlow.
A qui s'adresse ce livre ?
Les scientifiques des données, les étudiants et les autres praticiens qui veulent un guide clair et accessible de l'apprentissage automatique avec R.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781788295864 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Reliure : | Broché |
| Année de publication : | 2019 |
| Nombre de pages : | 458 |
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