مشخصات کتاب

Machine Learning Made Easy with R. An Intuitive Step by Step Blueprint for Beginners

ویرایش:  
نویسندگان: N D Lewis  
سری:  
 
ناشر: CreateSpace Independent 
سال نشر: 2017 
تعداد صفحات: 0
[356] 
زبان: English 
فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود) 
حجم فایل: 8 Mb 

در صورت تبدیل فایل کتاب Machine Learning Made Easy with R. An Intuitive Step by Step Blueprint for Beginners به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.

توجه داشته باشید کتاب یادگیری ماشینی با R آسان شد. یک طرح گام به گام بصری برای مبتدیان نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.

توضیحاتی در مورد کتاب یادگیری ماشینی با R آسان شد. یک طرح گام به گام بصری برای مبتدیان

در نهایت، A Blueprint for Machine Learning with R!
Machine Learning Made Easy with R یک آموزش عملی ارائه می دهد که از مثال های عملی برای گام برداشتن در برنامه های کاربردی دنیای واقعی با استفاده از مطالعات موردی واضح و عملی استفاده می کند. از طریق این فرآیند، شما را به سفری ملایم، سرگرم‌کننده و بدون عجله برای ایجاد مدل‌های یادگیری ماشین با R می‌برد. چه در علم داده تازه کار باشید یا یک کهنه کار، این کتاب مجموعه‌ای قدرتمند از ابزارها را برای به دست آوردن سریع و آسان بینش از داده‌های خود ارائه می‌کند. با استفاده از R.

بدون نیاز به تجربه: این کتاب از زبان ساده به جای تعداد زیادی معادله استفاده می کند. من فرض می کنم شما هرگز جبر خطی را دوست نداشتید، نمی خواهید چیزهای مشتق شده را ببینید، کدهای پیچیده کامپیوتری را دوست ندارید، و شما اینجا هستید زیرا می خواهید الگوریتم های یادگیری ماشینی موفق را برای خود امتحان کنید.

چاپ آبی شخصی شما: از طریق یک فرآیند ساده و شهودی گام به گام، یاد خواهید گرفت که چگونه از محبوب ترین الگوریتم های یادگیری ماشین با استفاده از R استفاده کنید. پس از تسلط بر فرآیند، کار برای شما آسان خواهد بود. تا دانش خود را برای ارزیابی داده های خود ترجمه کنید.

اگر می خواهید این کتاب برای شما مناسب است:
به جای استخراج ریاضی بر توضیحات تمرکز کنید
تصاویر عملی که از داده های واقعی استفاده می کنند.
تصاویر برای عمیق تر کردن درک شما.
نمونه های کار شده در R را می‌توانید به راحتی دنبال کرده و بلافاصله اجرا کنید.
ایده‌هایی که می‌توانید در واقع از داده‌های خود استفاده کنید و آن‌ها را امتحان کنید.


در میان‌بر: این راهنما برای افرادی مانند شما نوشته شده است. افرادی که می خواهند هر چه سریعتر به سرعت برسند. به:

می‌آموزید چگونه:
قدرت درخت‌های تصمیم را آزاد کنید.
مهارت‌های خود را با استفاده از k-نزدیک‌ترین همسایه‌ها توسعه دهید.
برنامه‌های موفق با Naive Bayes طراحی کنید.
استقرار تحلیل تشخیصی خطی.
ماشین‌های بردار پشتیبانی را کاوش کنید.
تسلط بر رگرسیون خطی و لجستیک.
راه‌حل‌هایی با جنگل‌های تصادفی ایجاد کنید.
مسائل پیچیده را با تقویت حل کنید.
از طریق خوشه‌بندی K-Means بینش عمیقی به دست آورید. .
برای بهبود عملکرد مدل نکاتی را به دست آورید.


برای هر الگوریتم یادگیری ماشینی، هر مرحله از فرآیند، از آماده سازی داده ها برای تجزیه و تحلیل گرفته تا ارزیابی نتایج، با جزئیات مشخص شده است. این مراحل دانشی را ایجاد می کند که شما برای به کار بردن آنها در وظایف علم داده خودتان نیاز دارید. این کتاب با استفاده از زبان ساده، راهنمای ساده، شهودی، عملی، غیرریاضی و آسان برای دنبال کردن موفقیت‌آمیزترین ایده‌ها، تکنیک‌های برجسته و راه‌حل‌های قابل استفاده موجود با استفاده از R را ارائه می‌دهد.

هر چیزی که برای شروع نیاز دارید این است. موجود در این کتاب یادگیری ماشینی که با R آسان شده است، راهنمای عملی، تاکتیکی و آسان برای تسلط است.

توضیحاتی درمورد کتاب به خارجی

Finally, A Blueprint for Machine Learning with R!
Machine Learning Made Easy with R offers a practical tutorial that uses hands-on examples to step through real-world applications using clear and practical case studies. Through this process it takes you on a gentle, fun and unhurried journey to creating machine learning models with R. Whether you are new to data science or a veteran, this book offers a powerful set of tools for quickly and easily gaining insight from your data using R.

NO EXPERIENCE REQUIRED: This book uses plain language rather than a ton of equations I’m assuming you never did like linear algebra, don’t want to see things derived, dislike complicated computer code, and you’re here because you want to try successful machine learning algorithms for yourself.

YOUR PERSONAL BLUE PRINT: Through a simple to follow intuitive step by step process, you will learn how to use the most popular machine learning algorithms using R. Once you have mastered the process, it will be easy for you to translate your knowledge to assess your own data.

THIS BOOK IS FOR YOU IF YOU WANT:
Focus on explanations rather than mathematical derivation
Practical illustrations that use real data.
Illustrations to deepen your understanding.
Worked examples in R you can easily follow and immediately implement.
Ideas you can actually use and try on your own data.


TAKE THE SHORTCUT: This guide was written for people just like you. Individuals who want to get up to speed as quickly as possible. to:

YOULL LEARN HOW TO:
Unleash the power of Decision Trees.
Develop hands on skills using k-Nearest Neighbors.
Design successful applications with Naive Bayes.
Deploy Linear Discriminant Analysis.
Explore Support Vector Machines.
Master Linear and logistic regression.
Create solutions with Random Forests.
Solve complex problems with Boosting.
Gain deep insights via K-Means clustering.
Acquire tips to enhance model performance.


For each machine learning algorithm, every step in the process is detailed, from preparing the data for analysis, to evaluating the results. These steps will build the knowledge you need to apply them to your own data science tasks. Using plain language, this book offers a simple, intuitive, practical, non-mathematical, easy to follow guide to the most successful ideas, outstanding techniques and usable solutions available using R.

Everything you need to get started is contained within this book. Machine Learning Made Easy with R is your very own hands on practical, tactical, easy to follow guide to mastery.

نظرات کاربران

کتاب های تصادفی

دانلود کتاب Final approach

دانلود کتاب Solar Electromagnetic Radiation Study for Solar Cycle 22: Proceedings of the SOLERS22 Workshop held at the National Solar Observatory, Sacramento Peak, Sunspot, New Mexico, U.S.A., June 17–21, 1996

دانلود کتاب Il Ventre di Napoli

دانلود کتاب Geometric Methods and Applications For Computer Science and Engineering [draft]

دانلود کتاب Advanced Customization in Architectural Design and Construction