Maschinelles Lernen mit R - Rattle-Paket - Maheta, Dhaval
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Das Ziel dieses Buches ist es, die Bedürfnisse von Studenten im Umgang mit der R-Rattle Software für Data Mining und Datenmodellierungstechniken zu erfüllen. Das Tempo und der Inhalt dieses Buches sind so gewählt, dass es Studenten und anderen Lernenden einen benutzerfreundlichen Ansatz bietet. R ist eine statistische Datenverarbeitungsumgebung. Es handelt sich um eine freie (quelloffene) Software für statistische Berechnungen und Grafiken sowie um eine Computersprache, die für typische statistische und grafische Anwendungen entwickelt wurde. R erfreut sich immer größerer Beliebtheit, da es…mehr

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Produktbeschreibung
Das Ziel dieses Buches ist es, die Bedürfnisse von Studenten im Umgang mit der R-Rattle Software für Data Mining und Datenmodellierungstechniken zu erfüllen. Das Tempo und der Inhalt dieses Buches sind so gewählt, dass es Studenten und anderen Lernenden einen benutzerfreundlichen Ansatz bietet. R ist eine statistische Datenverarbeitungsumgebung. Es handelt sich um eine freie (quelloffene) Software für statistische Berechnungen und Grafiken sowie um eine Computersprache, die für typische statistische und grafische Anwendungen entwickelt wurde. R erfreut sich immer größerer Beliebtheit, da es die Möglichkeit bietet, in Skriptdateien gespeicherte Befehle zu speichern und auszuführen, sowie einen integrierten Editor in der grafischen Benutzeroberfläche von R (R-GUI). Es ist für die meisten Plattformen verfügbar, einschließlich Unix/Linux, PC und Macintosh. Das Rattle-Paket wird auf Bitbucket gehostet, wo jeder zu dem Paket beitragen kann. Es setzt mehr als 100 Pakete ein, um robuste Modelle in der Datenwissenschaft zu erstellen. Es ist die einzige GUI in R für maschinelles Lernen und Data Mining. Es stellt statistische und visuelle Zusammenfassungen von Daten dar, transformiert die Daten und erstellt überwachte und unüberwachte Modelle.
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Autorenporträt
El Dr. Dhaval Maheta es profesor de la Escuela de Negocios de la India. Ha organizado varios programas de desarrollo del profesorado sobre análisis de datos utilizando SPSS, AMOS, Minitab, E-views, R Software, R Rattle, Gretl, Matlab, Design Expert, Orange, IBM Watson Predictive Analytics y RapidMiner. Ha formado a más de 3.000 profesores en los programas de investigación mencionados.