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MARC状态:审校 文献类型:中文图书 浏览次数:9

题名/责任者:
R语言机器学习实战/(美) 弗雷德·恩旺加, 迈克·查普尔著 李毅译
出版发行项:
北京:人民邮电出版社,2022
ISBN及定价:
978-7-115-58393-2/CNY119.80
载体形态项:
286页:图 (部分彩图);26cm
统一题名:
Practical machine learning in R
个人责任者:
恩旺加 (Nwanganga, Fred)
个人责任者:
查普尔 (Chapple, Mike)
个人次要责任者:
李毅
学科主题:
程序语言-程序设计
中图法分类号:
TP312.8R
出版发行附注:
本书中文简体字版由John Wiley & Sons公司授权人民邮电出版社出版, 专有版权属于人民邮电出版社
责任者附注:
弗雷德·恩旺加 (Fred Nwanganga) 拥有美国圣母大学计算机科学与工程博士学位, 是圣母大学门多萨商学院 (University of Notre Dame's Mendoza College of Business) 商业分析专业助理教授。迈克·查普尔 (Mike Chapple) 拥有美国圣母大学计算机科学博士学位, 是圣母大学门多萨商学院信息技术、分析和运营系的副教授。李毅, 男, 韩国岭南大学理学博士, 中国人民大学统计学博士后, 现任山西财经大学统计学院教授兼博士生导师, 研究方向为大数据推断与抽样调查。
提要文摘附注:
本书探讨了如何使用R语言进行机器学习, 涵盖基本的原理和方法, 并通过大量的示例和练习, 让读者掌握R语言的数据处理技巧。本书包括入门、回归、分类、模型的评估和改进、无监督学习五大部分, 涉及线性回归、logistic回归、k近邻、朴素贝叶斯、决策树、聚类和关联规则等机器学习模型。本书配套提供相关的代码和数据, 方便读者学习和使用。
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索书号 条码号 年卷期 馆藏地 书刊状态 还书位置
TP312.8R/10 00757582   书库 (图书定位请点击这里)    可借 书库
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