Machine Learning con R. Apprendimento Supervisionato: Regressione

Questo libro sviluppa le tecniche di apprendimento supervisionato comunemente utilizzate nelle applicazioni di Intelligenza Artificiale Predittiva e Data Science. Le tecniche sono illustrate con esempi completamente risolti utilizzando il software appropriato. Verrà utilizzato il linguaggio R e le sue librerie relative all'apprendimento supervisionato, ideali per lavorare in questo campo. Il corso approfondisce algoritmi predittivi come la Regressione Lineare Multipla, la Regressione Ridge, la Regressione PLS, la Regressione LARS, la Regressione LASSO, la Regressione Elastic Net, il Modello Lineare Generalizzato, la Regressione Robusta, la Regressione Vettoriale di Supporto (SVR), Kernel Ridge Regression (KRR), Stochastic Gradient Descendent Regression (SGD), Regressione di Hubert, Regressione di Poisson, Regressione binomiale negativa, Modelli logit e probit, Modelli di conteggio e Modelli di reti neurali (LSTM, RNN, NARX, NNAR e GRU).

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Machine Learning con R. Apprendimento Supervisionato: Regressione

Questo libro sviluppa le tecniche di apprendimento supervisionato comunemente utilizzate nelle applicazioni di Intelligenza Artificiale Predittiva e Data Science. Le tecniche sono illustrate con esempi completamente risolti utilizzando il software appropriato. Verrà utilizzato il linguaggio R e le sue librerie relative all'apprendimento supervisionato, ideali per lavorare in questo campo. Il corso approfondisce algoritmi predittivi come la Regressione Lineare Multipla, la Regressione Ridge, la Regressione PLS, la Regressione LARS, la Regressione LASSO, la Regressione Elastic Net, il Modello Lineare Generalizzato, la Regressione Robusta, la Regressione Vettoriale di Supporto (SVR), Kernel Ridge Regression (KRR), Stochastic Gradient Descendent Regression (SGD), Regressione di Hubert, Regressione di Poisson, Regressione binomiale negativa, Modelli logit e probit, Modelli di conteggio e Modelli di reti neurali (LSTM, RNN, NARX, NNAR e GRU).

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by César Pérez López
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Questo libro sviluppa le tecniche di apprendimento supervisionato comunemente utilizzate nelle applicazioni di Intelligenza Artificiale Predittiva e Data Science. Le tecniche sono illustrate con esempi completamente risolti utilizzando il software appropriato. Verrà utilizzato il linguaggio R e le sue librerie relative all'apprendimento supervisionato, ideali per lavorare in questo campo. Il corso approfondisce algoritmi predittivi come la Regressione Lineare Multipla, la Regressione Ridge, la Regressione PLS, la Regressione LARS, la Regressione LASSO, la Regressione Elastic Net, il Modello Lineare Generalizzato, la Regressione Robusta, la Regressione Vettoriale di Supporto (SVR), Kernel Ridge Regression (KRR), Stochastic Gradient Descendent Regression (SGD), Regressione di Hubert, Regressione di Poisson, Regressione binomiale negativa, Modelli logit e probit, Modelli di conteggio e Modelli di reti neurali (LSTM, RNN, NARX, NNAR e GRU).


Product Details

BN ID: 2940182858588
Publisher: Scientific Books
Publication date: 10/31/2025
Series: MACHINE LEARNING
Sold by: Draft2Digital
Format: eBook
File size: 13 MB
Note: This product may take a few minutes to download.
Language: Italian

About the Author

PhD. Mathematician, Economist and Government Statistician. Professor at the Complutense University of Madrid in the Department of Statistics and Data Science. Author of more than 100 books and articles on Mathematics, Statistics, Economics, and Computer Science.

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