Классификация, регрессия и другие алгоритмы Data Mining с использованием RКНИГИ » ОС И БД
Название: Классификация, регрессия и другие алгоритмы Data Mining с использованием R Автор: Шитиков В.К., Мастицкий С.Э. Издательство: Тольятти [б. и.] Год: 2017 Страниц: 351 Формат: pdf Размер: 10 mb Качество: хорошее
Описана широкая совокупность методов построения статистических моделей классификации и регрессии для отклика, представленного в альтернативной, категориальной и метрической шкалах наблюдений. Подробно рассматириваются деревья решений, машины опорных векторов с различными разделяющими поверхностями, нелинейные формы дискриминантного анализа, искусственные нейронные сети и т.д. Показана технология применения таких методов бутстреп-агрегирования деревьев решений как бэггинг (bagging), случайный лес (random forrest) и бустинг (boosting). Представлены различные методы построения ансамблей моделей для коллективного прогнозирования. Особое внимание уделяется сравнительной оценке эффективности и поиску оптимальных областей гипер-параметров тестируеных моделей с использованием пакета caret статистической среды R. Рассматриваются такие алгоритмы Data Mining, как генерация ассоциативных правил и анализ последовательностей. Отдельные главы посвящены методам построения моделей многомерной ординации данных и различным алгоритмам кластерного анализа. Описание методов статистического анализа неизменно сопровождается иллюстрациями на примерах из различных областей на основе общедоступных исходных данных. Представлены тексты несложных скриптов в кодах R, дающие возможность читателям легко воспроизвести самим технику выполнения расчетов. Предполагается, что читатель знаком с языком и особенностями работы в статистической среде R. Книга может быть использована в качестве учебного пособия по статистическим методам для студентов и аспирантов высших учебных заведений.
Загрузить книгу «Классификация, регрессия и другие алгоритмы Data Mining с использованием R»
Уважаемый посетитель, Вы зашли на сайт как незарегистрированный пользователь.
С этой публикацией часто скачивают:
Теория и практика машинного обучения Название: Теория и практика машинного обучения Автор: Воронина В.В., Михеев А.В., Ярушкина Н.Г. Издательство: УлГТУ ISBN: 978-5-9795-1712-4 Год:...
Data Mining: учебный курс Название: Data Mining: учебный курс Автор: Дюк В.А., Самойленко А.П. Издательство: СПб: Питер Год: 2001 Cтраниц: 370 Формат: djvu Размер: 11 мб...
Статистические методы в Deductor Studio Название: Статистические методы в Deductor Studio Автор: Яковлев В.Б. Издательство: М.: ОнтоПринт Год: 2017 Формат: pdf Страниц: 202 Размер: 27 mb...
Data Mining Название: Data Mining Автор: Чубукова И.А. Издательство: М.: НОУ "Интуит" Год: 2016 Страниц: 471 Формат: PDF Размер: 41,19 Мб Язык: русский Курс...
Введение в теоретическую экологию. В 2 томах Название: Введение в теоретическую экологию. В 2 томах Автор: Розенберг Г.С. Издательство: Тольятти: Кассандра Год: 2013 Формат: djvu Размер: 16 mb...
Информация
Посетители, находящиеся в группе Гости, не могут оставлять комментарии к данной публикации.