Добавить в избранное
Форум
Правила сайта "Мир Книг"
Группа в Вконтакте
Подписка на книги
Правообладателям
Найти книгу:
Навигация
Вход на сайт
Регистрация



Реклама




Название: Machine Learning Using R: With Time Series and Industry-Based Use Cases in R, 2nd Edition
Автор: Karthik Ramasubramanian, Abhishek Singh
Издательство: Apress
Год: 2019
Страниц: 700
Формат: PDF, EPUB
Размер: 33 Mb
Язык: English

Examine the latest technological advancements in building a scalable machine-learning model with big data using R. This second edition shows you how to work with a machine-learning algorithm and use it to build a ML model from raw data. You will see how to use R programming with TensorFlow, thus avoiding the effort of learning Python if you are only comfortable with R.

As in the first edition, the authors have kept the fine balance of theory and application of machine learning through various real-world use-cases which gives you a comprehensive collection of topics in machine learning. New chapters in this edition cover time series models and deep learning.

What You'll Learn
Understand machine learning algorithms using R
Master the process of building machine-learning models
Cover the theoretical foundations of machine-learning algorithms
See industry focused real-world use cases
Tackle time series modeling in R
Apply deep learning using Keras and TensorFlow in R
Who This Book is For

Data scientists, data science professionals, and researchers in academia who want to understand the nuances of machine-learning approaches/algorithms in practice using R.








ОТСУТСТВУЕТ ССЫЛКА/ НЕ РАБОЧАЯ ССЫЛКА ЕСТЬ РЕШЕНИЕ, ПИШИМ СЮДА!







Автор: bhaer 13-12-2018, 11:04 | Напечатать |
 
Уважаемый посетитель, Вы зашли на сайт как незарегистрированный пользователь.





С этой публикацией часто скачивают:

Посетители, находящиеся в группе Гости, не могут оставлять комментарии к данной публикации.


 MirKnig.Su  ©2024     При использовании материалов библиотеки обязательна обратная активная ссылка    Политика конфиденциальности