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Data Science, Analytics and Machine Learning with R

153,99 €

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Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

25.01.2023

Abbildungen

400 illustrations (200 in full color), Illustrationen, nicht spezifiziert

Verlag

Elsevier

Seitenzahl

660

Maße (L/B/H)

21,3/27,7/3,5 cm

Gewicht

1724 g

Sprache

Englisch

ISBN

978-0-12-824271-1

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Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

25.01.2023

Abbildungen

400 illustrations (200 in full color), Illustrationen, nicht spezifiziert

Verlag

Elsevier

Seitenzahl

660

Maße (L/B/H)

21,3/27,7/3,5 cm

Gewicht

1724 g

Sprache

Englisch

ISBN

978-0-12-824271-1

Herstelleradresse

Libri GmbH
Europaallee 1
36244 Bad Hersfeld
DE

Email: [email protected]

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  • Part I: Introduction
    1. Overview of Data Science, Analytics, and Machine Learning
    2. Introduction to the R Language

    Part II: Applied Statistics and Data Visualization
    3. Variables and Measurement Scales
    4. Descriptive and Probabilistic Statistics
    5. Hypotheses Tests
    6. Data Visualization and Multivariate Graphs

    Part III: Data Mining and Preparation
    7. Building Handcrafted Robots
    8. Using APIs to Collect Data
    9. Managing Data

    Part IV: Unsupervised Machine Learning Techniques
    10. Cluster Analysis
    11. Factorial and Principal Component Analysis (PCA)
    12. Association Rules and Correspondence Analysis

    Part V: Supervised Machine Learning Techniques
    13. Simple and Multiple Regression Analysis
    14. Binary, Ordinal and Multinomial Regression Analysis
    15. Count-Data and Zero-Inflated Regression Analysis
    16. Generalized Linear Mixed Models

    Part VI: Improving Performance and Introduction to Deep Learning
    17. Support Vector Machine
    18. CART (Classification and Regression Trees)
    19. Bagging, Boosting and Uplift (Persuasion) Modeling
    20. Random Forest
    21. Artificial Neural Network
    22. Introduction to Deep Learning

    Part VII: Spatial Analysis
    23. Working on Shapefiles
    24. Dealing with Simple Features Objects
    25. Raster Objects
    26. Exploratory Spatial Analysis

    Part VII: Adding Value to your Work
    27. Enhanced and Interactive Graphs
    28. Dashboards with R