机读格式显示(MARC)

• 000 01428nam0 2200301 450

• 001 0000789713

• 005 20220618114800.0

• 010 __ |a 978-7-5641-8954-9 |d CNY118.00

• 100 __ |a 20200811e20202019em y0chiy50 ba

• 101 0_ |a eng

• 102 __ |a CN |b 320000

• 105 __ |a ak z 001yy

• 106 __ |a r

• 200 1_ |a R语言机器学习 |A R yu yan ji qi xue xi |f Brett Lantz著 |z chi

• 205 __ |a 影印版

• 210 __ |a 南京 |c 东南大学出版社 |d 2020

• 215 __ |a xiii, 437页 |c 图 |d 24cm

• 306 __ |a 英文原版由PACKT Publishing Ltd出版 英文影印版由东南大学出版社出版

• 314 __ |a 责任者规范汉译姓: 兰茨

• 320 __ |a 有索引

• 324 __ |a 影印自原书第3版

• 330 __ |a 新的这本R语言数据科学的经典之作第3版提供了更新且更好的库、关于机器学习中的伦理和偏差问题的建议以及深度学习的介绍。在数据中寻找强大的新见解, 通过R语言揭示机器学习。你将从本书中学到: 探索机器学习的起源以及计算机究竟是如何通过实例进行学习的; 使用R语言为机器学习工作准备数据; 使用最近邻居和贝叶斯方法对重要结果进行分类; 使用决策树、规则和支持向量机预测未来事件; 使用回归方法预测数字数据并估算财务价值; 用人工神经网络--深度学习的基础来为复杂过程建模; 避免机器学习模型中的偏差; 评估模型并提高其性能; 将R连接到SQL数据库以及新兴大数据技术, 例如Spark、H2O和TensorFlow。

• 606 0_ |a 程序语言 |A cheng xu yu yan |x 程序设计 |x 英文

• 690 __ |a TP312R |v 5

• 701 _1 |a 兰茨 |A lan ci |g (Lantz, Brett) |4 著

• 801 _0 |a CN |b HDUL |c 20201117

• 905 __ |a HDUL |d TP312R/840

• 920 __ |a 233030 |z 1