L'arte dell'apprendimento automatico: Guida pratica all'apprendimento automatico con R

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Titolo originale:

The Art of Machine Learning: A Hands-On Guide to Machine Learning with R

Contenuto del libro:

Imparate ad applicare con competenza una serie di metodi di apprendimento automatico a dati reali con questa guida pratica.

Ricco di serie di dati reali e di esempi pratici, The Art of Machine Learning vi aiuterà a sviluppare una comprensione intuitiva di come e perché funzionano i metodi di ML, senza bisogno di una matematica avanzata.

Nel corso del libro, imparerete a implementare una serie di potenti tecniche di ML, a partire dal metodo k-Nearest Neighbors (k-NN) e dalle foreste casuali, per poi passare al gradient boosting, alle macchine a vettori di supporto (SVM), alle reti neurali e altro ancora.

Con l'ausilio di set di dati reali, si approfondiranno i modelli di regressione attraverso l'uso di un set di dati di bike-sharing, si esploreranno gli alberi decisionali sfruttando i dati dei taxi di New York e si analizzeranno i metodi parametrici con le statistiche dei giocatori di baseball. Troverete anche consigli di esperti per evitare i problemi più comuni, come la gestione di dati "sporchi" o sbilanciati, e come risolvere i problemi.

Esplorerete anche:

⬤ Come gestire insiemi di dati di grandi dimensioni e tecniche di riduzione delle dimensioni.

⬤ Dettagli su come il Bias-Variance Trade-off si gioca in specifici metodi di ML.

⬤ Modelli basati su relazioni lineari, tra cui la regressione ridge e LASSO.

⬤ Classificazione di immagini e testi nel mondo reale e gestione delle serie temporali.

L'apprendimento automatico è un'arte che richiede un'attenta messa a punto. Con The Art of Machine Learning come guida, imparerete a conoscere i principi di base dell'apprendimento automatico che vi permetteranno di utilizzare efficacemente questi modelli, anziché limitarvi a fornire alcune azioni di base con un uso pratico limitato.

Requisiti: Comprensione di base di grafici e diagrammi e familiarità con il linguaggio di programmazione R.