Produktbild: Elements of Data Science, Machine Learning, and Artificial Intelligence Using R

Elements of Data Science, Machine Learning, and Artificial Intelligence Using R

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Beschreibung

Produktdetails

Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

04.10.2023

Verlag

Springer

Seitenzahl

575

Maße (L/B/H)

24,1/16/3,6 cm

Gewicht

1159 g

Sprache

Englisch

ISBN

978-3-031-13338-1

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Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

04.10.2023

Verlag

Springer

Seitenzahl

575

Maße (L/B/H)

24,1/16/3,6 cm

Gewicht

1159 g

Sprache

Englisch

ISBN

978-3-031-13338-1

Herstelleradresse

Springer-Verlag KG
Sachsenplatz 4-6
1201 Wien
AT

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KI und Data Science mit R leicht gemacht

Bewertung am 15.06.2024

Bewertungsnummer: 2223396

Bewertet: eBook (ePUB)

Dieses Buch ist ein aussergewöhnlicher Leitfaden sowohl für Anfänger als auch für erfahrene Praktiker. Es entmythisiert komplexe Konzepte auf brillante Weise mit klaren Erklärungen und praktischen Beispielen, wodurch anspruchsvolle Themen zugänglich und spannend werden. Besonders beeindruckend ist die umfassende Abdeckung von R als Werkzeug für Datenanalyse und Modellbildung, die mir die notwendigen Fähigkeiten vermittelt hat, um mich im schnell entwickelnden Bereich Data Science anzukommen. Ein absolutes Muss für jeden, der sein Verständnis und seine Expertise in datengetriebenen Technologien vertiefen möchte.

KI und Data Science mit R leicht gemacht

Bewertung am 15.06.2024
Bewertungsnummer: 2223396
Bewertet: eBook (ePUB)

Dieses Buch ist ein aussergewöhnlicher Leitfaden sowohl für Anfänger als auch für erfahrene Praktiker. Es entmythisiert komplexe Konzepte auf brillante Weise mit klaren Erklärungen und praktischen Beispielen, wodurch anspruchsvolle Themen zugänglich und spannend werden. Besonders beeindruckend ist die umfassende Abdeckung von R als Werkzeug für Datenanalyse und Modellbildung, die mir die notwendigen Fähigkeiten vermittelt hat, um mich im schnell entwickelnden Bereich Data Science anzukommen. Ein absolutes Muss für jeden, der sein Verständnis und seine Expertise in datengetriebenen Technologien vertiefen möchte.

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Elements of Data Science, Machine Learning, and Artificial Intelligence Using R

von Frank Emmert-Streib, Salissou Moutari, Matthias Dehmer

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  • Introduction.- Introduction to learning from data.- Part 1: General topics.- Prediction models.- Error measures.- Resampling.- Data types.- Part 2: Core methods.- Maximum Likelihood & Bayesian analysis.- Clustering.- Dimension Reduction.- Classification.- Hypothesis testing.- Linear Regression.- Model Selection.- Part 3: Advanced topics.- Regularization.- Deep neural networks.- Multiple hypothesis testing.- Survival analysis.- Generalization error.- Theoretical foundations.- Conclusion.