Machine learning avec R : pour une modélisation mathématique rigoureuse
4e de couv. : "L'apprentissage automatique (ou machine learning) est un sujet intimidant jusqu'à ce que vous en connaissiez les fondements. Si vous comprenez les principes essentiels du codage, ce guide d'introduction vous aidera à acquérir une base solide dans le domaine de l�...
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| Autor principal: | |
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| Altres autors: | |
| Format: | Livre papier |
| Idioma: | Français |
| Publicat: |
Paris :
First interactive
DL 2018.
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| Matèries: | |
| Nota: |
Le nom de l'éditeur (O'Reilly) de la version anglaise du livre figure sur la page de titre et sur la couverture |
| Autres localisations: | Voir dans le Sudoc |
| Sumari: | 4e de couv. : "L'apprentissage automatique (ou machine learning) est un sujet intimidant jusqu'à ce que vous en connaissiez les fondements. Si vous comprenez les principes essentiels du codage, ce guide d'introduction vous aidera à acquérir une base solide dans le domaine de l'apprentissage automatique. En utilisant le langage de programmation R, vous commencerez par apprendre à modéliser avec la régression, puis passerez à des sujets plus avancés tels que les réseaux de neurones et les méthodes arborescentes. Finalement, vous plongerez dans le monde de l'apprentissage automatique en utilisant le package caret associé au langage de programmation R. Une fois que vous serez familiarisé avec des sujets tels que les modèles de régression et de classification, vous serez en mesure de résoudre de multiples problèmes d'apprentissage automatique. L'auteur de ce livre fournit également plusieurs exemples pour vous aider à bâtir une connaissance pratique de l'apprentissage automatique. " |
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| Descripció de l’ítem: | Le nom de l'éditeur (O'Reilly) de la version anglaise du livre figure sur la page de titre et sur la couverture |
| Descripció física: | 1 vol. (X-224 p.) : ill., couv. ill. ; 23 cm. |
| Bibliografia: | Index |
| ISBN: | 9782412041154 (br.) : |