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Argomenti in breve

  • Preparare, gestire ed esplorare i dati.
  • Classificare i risultati con gli algoritmi k-Nearest Neighbors e Naive Bayes.
  • Prevedere eventi tramite alberi decisionali e regole di classificazione.
  • Stimare dati numerici e valori finanziari con i metodi di regressione.
  • Modellare processi complessi con reti neurali e macchine a vettori di supporto.
  • Ricercare modelli tramite regole associative.
  • Creare cluster di dati.
  • Valutare i modelli impiegati e migliorare le prestazioni.
  • Applicare R con database SQL e soluzioni per i big data come Spark, H2O, TensorFlow.
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Descrizione

Nell'era dei big data gli algoritmi di apprendimento automatico sono essenziali per elaborare l'enorme mole di informazioni prodotta costantemente. Muovere i primi passi in questa disciplina, però, può non essere né semplice né immediato.
Questo manuale guida il lettore nell'applicazione del machine learning utilizzando R, un ambiente di programmazione statistica multipiattaforma che offre un potente set di metodi di analisi. Il testo parte dall’introduzione alla terminologia e ai fondamenti del machine learning per poi mostrare le tecniche per esplorare e preparare i dati all'analisi vera e propria applicando algoritmi che consentono di fare previsioni, individuare modelli e creare cluster. Nella parte conclusiva viene illustrato come valutare e migliorare le performance dei metodi impiegati, esplorando infine alcune possibilità avanzate di utilizzo di R con altre tecnologie per la gestione di big data.
Combinando casi di studio pratici con la teoria essenziale, il libro fornisce tutte le conoscenze necessarie per iniziare a lavorare con i dati ed è adatto sia a chi già conosce R sia agli utenti alle prime armi.
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Dettagli tecnici

Pagine: 420
Collana: Guida Completa
Pubblicazione: Settembre 2020
ISBN Libro: 9788850335398
ISBN Ebook: 9788850318995

L'obiettivo del machine learning è trasformare i dati in conoscenza.

Gli autori

  • Brett Lantz
    Brett Lantz lavora da oltre dieci anni utilizzando metodi innovativi di analisi dei dati per comprendere il comportamento umano. Sociologo di formazione, collabora come istruttore a DataCamp Inc. ed è relatore in conferenze e seminari sul machine learning in tutto il mondo. Si interessa alle applicazioni della data science in ambiti diversi, dallo sport alla moda, dall'automazione di veicoli all'insegnamento delle lingue.
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