Título: Machine Learning Using R: With Time Series and Industry-Based Use Cases in R
Autor: Karthik Ramasubramanian, Abhishek Singh
Sinopse: Examine the latest technological advancements in building a scalable machine-learning model with big data using R. This second edition shows you how to work with a machine-learning algorithm and use it to build a ML model from raw data. You will see how to use R programming with TensorFlow, thus avoiding the effort of learning Python if you are only comfortable with R.As in the first edition, the authors have kept the fine balance of theory and application of machine learning through various real-world use-cases which gives you a comprehensive collection of topics in machine learning. New chapters in this edition cover time series models and deep learning.What You'll Learn Understand machine learning algorithms using R Master the process of building machine-learning models Cover the theoretical foundations of machine-learning algorithms See industry focused real-world use cases Tackle time series modeling in R Apply deep learning using Keras and TensorFlow in R Who This Book is ForData scientists, data science professionals, and researchers in academia who want to understand the nuances of machine-learning approaches/algorithms in practice using R.
Contexto da obra
Quando a classificação é mais ampla, o contexto do livro costuma depender ainda mais de autoria, tema e edição. “Machine Learning Using R: With Time Series and Industry-Based Use Cases in R”, de Karthik Ramasubramanian, Abhishek Singh, publicado pela editora Apress, em 2019 e com 726 páginas, integra a categoria Livros Variados. Por isso, autoria, edição e tema acabam tendo ainda mais peso na forma de apresentar o livro.
Editora: Apress
Páginas: 726
Ano: 2019
Edição: 2nd ed.
Linguagem: pt_BR
ISBN: 9781484242148
ISBN13: 9781484242148
Sobre a editora
Os livros da editora Apress costumam oferecer uma experiência de leitura focada em tecnologia e programação, com um tom prático e direto, que privilegia o aprendizado aplicado. O catálogo apresenta obras que vão desde linguagens de programação populares, como Python, C#, Objective-C e Java, até temas mais específicos como desenvolvimento para iOS, frameworks web, inteligência artificial e administração de servidores Linux. Muitas obras adotam um formato didático, com exemplos de código, receitas de solução de problemas e guias passo a passo, que facilitam o entendimento mesmo para leitores que buscam rapidez e objetividade. O ritmo tende a ser funcional, focado em levar o leitor a resultados concretos, com linguagem clara e sem rodeios.
