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Die Kunst des maschinellen Lernens: Eine praktische Anleitung zum maschinellen Lernen mit R by Norm
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Artikelmerkmale
- Artikelzustand
- ISBN-13
- 9781718502109
- Book Title
- The Art Of Machine Learning
- ISBN
- 9781718502109
- Publication Year
- 2024
- Type
- Textbook
- Format
- Trade Paperback
- Language
- English
- Publication Name
- Art of Machine Learning : a Hands-On Guide to Machine Learning with R
- Item Height
- 0.9in
- Item Length
- 9.2in
- Publisher
- No Starch Press, Incorporated
- Item Width
- 7in
- Item Weight
- 18.8 Oz
- Number of Pages
- 272 Pages
Über dieses Produkt
Product Information
Learn to expertly apply a range of machine learning methods to real data with this practical guide. Packed with real datasets and practical examples, The Art of Machine Learning will help you develop an intuitive understanding of how and why ML methods work, without the need for advanced math. As you work through the book, you'll learn how to implement a range of powerful ML techniques, starting with the k-Nearest Neighbors (k-NN) method and random forests, and moving on to gradient boosting, support vector machines (SVMs), neural networks, and more. With the aid of real datasets, you'll delve into regression models through the use of a bike-sharing dataset, explore decision trees by leveraging New York City taxi data, and dissect parametric methods with baseball player stats. You'll also find expert tips for avoiding common problems, like handling "dirty" or unbalanced data, and how to troubleshoot pitfalls. You'll also explore: How to deal with large datasets and techniques for dimension reduction Details on how the Bias-Variance Trade-off plays out in specific ML methods Models based on linear relationships, including ridge and LASSO regression Real-world image and text classification and how to handle time series data Machine learning is an art that requires careful tuning and tweaking. With The Art of Machine Learning as your guide, you'll master the underlying principles of ML that will empower you to effectively use these models, rather than simply provide a few stock actions with limited practical use. Requirements: A basic understanding of graphs and charts and familiarity with the R programming language
Product Identifiers
Publisher
No Starch Press, Incorporated
ISBN-10
1718502109
ISBN-13
9781718502109
eBay Product ID (ePID)
5050392585
Product Key Features
Publication Name
Art of Machine Learning : a Hands-On Guide to Machine Learning with R
Format
Trade Paperback
Language
English
Publication Year
2024
Type
Textbook
Number of Pages
272 Pages
Dimensions
Item Length
9.2in
Item Height
0.9in
Item Width
7in
Item Weight
18.8 Oz
Additional Product Features
Lc Classification Number
Q325.5
Reviews
"In contrast to other books about machine learning, there is a bigger emphasis on programming and usage in practice. In particular, there is an excellent explanation of how to avoid over/under-fitting, and how to use cross-validation. This book is sure to be helpful for students who are interested to understand the core concepts, as well as their practical implementations in R." --Toby Dylan Hocking, Assistant Professor, Northern Arizona University " The Art of Machine Learning by Norman Matloff is a welcome addition to a growing body of books about machine learning. Matloff, whose career spans both computer science and statistics, addresses the new and exciting field with a fresh approach." --Dirk Eddelbuettel, Department of Statistics, University of Illinois, "In contrast to other books about machine learning, there is a bigger emphasis on programming and usage in practice. In particular, there is an excellent explanation of how to avoid over/under-fitting, and how to use cross-validation. This book is sure to be helpful for students who are interested to understand the core concepts, as well as their practical implementations in R." --Toby Dylan Hocking, Assistant Professor, Northern Arizona University
Table of Content
Acknowledgments Introduction PART I: PROLOGUE, AND NEIGHBORHOOD-BASED METHODS Chapter 1: Regression Models Chapter 2: Classification Models Chapter 3: Bias, Variance, Overfitting, and Cross-Validation Chapter 4: Dealing with Large Numbers of Features PART II: TREE-BASED METHODS Chapter 5: A Step Beyond k-NN: Decision Trees Chapter 6: Tweaking the Trees Chapter 7: Finding a Good Set of Hyperparameters PART III: METHODS BASED ON LINEAR RELATIONSHIPS Chapter 8: Parametric Methods Chapter 9: Cutting Things Down to Size: Regularization PART IV: METHODS BASED ON SEPARATING LINES AND PLANES Chapter 10: A Boundary Approach: Support Vector Machines Chapter 11: Linear Models on Steroids: Neural Networks PART V: APPLICATIONS Chapter 12: Image Classification Chapter 13: Handling Time Series and Text Data Appendix A: List of Acronyms and Symbols Appendix B: Statistics and ML Terminology Correspondence Appendix C: Matrices, Data Frames, and Factor Conversions Appendix D: Pitfall: Beware of "p-Hacking"!
Topic
Programming Languages / General, Mathematical & Statistical Software, General
Lccn
2023-002283
Dewey Decimal
006.31
Intended Audience
Trade
Dewey Edition
23
Genre
Computers, Science
Artikelbeschreibung des Verkäufers
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