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

Abbildungen

XIX, 575 p. 162 illus., 156 illus. in color.

Verlag

Springer

Seitenzahl

575

Maße (L/B/H)

24,1/16/3,6 cm

Gewicht

1159 g

Auflage

2023

Sprache

Englisch

ISBN

978-3-031-13338-1

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Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

04.10.2023

Abbildungen

XIX, 575 p. 162 illus., 156 illus. in color.

Verlag

Springer

Seitenzahl

575

Maße (L/B/H)

24,1/16/3,6 cm

Gewicht

1159 g

Auflage

2023

Sprache

Englisch

ISBN

978-3-031-13338-1

Herstelleradresse

Springer-Verlag KG
Sachsenplatz 4-6
1201 Wien
AT

Email: ProductSafety@springernature.com

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  • Bewertung

    5/5

    15.06.2024

    eBook (ePUB)

    KI und Data Science mit R leicht gemacht

    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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Bewertungen (1)

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

  • 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.