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Data science using Python and R / Chantal D. Larose / Chichester (GBR) ; Hoboken, NJ : John Wiley & Sons (2019)
Titre : Data science using Python and R Type de document : texte imprimé Auteurs : Chantal D. Larose ; Daniel T. Larose Editeur : Chichester (GBR) ; Hoboken, NJ : John Wiley & Sons Année de publication : 2019 Collection : Wiley series on methods and applications in data mining Importance : XVII-238 p. Présentation : fig., tabl. Format : 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-1-119-52681-0 Note générale : Index Langues : Anglais (eng) Descripteurs : Analyse des données , Classification automatique , Décision (Théorie) , Logiciel statistique R , Modèle de régression , Modélisation , Régression , Réseaux de neurones Tags : Python Science des données Data Science Préparation des données Analyse exploratoire des données Modélisation des données Arbres de décision Évaluation des modèles Classification de Bayes Modélisation de régression Réduction de dimensions Forêts aléatoires Modèles linéaires généraux Index. décimale : 87 Logiciels statistiques Résumé : This book is useful to learn data science by doing data science! It will plugg the reader into the world’s two most widespread open-source platforms for data science: Python and R. Data science is hot. Bloomberg called data scientist “the hottest job in America.” Python and R are the top two open-source data science tools in the world. This book teaches step-by-step how to produce hands-on solutions to real-world business problems, using state-of-the-art techniques. It is written for the general reader with no previous analytics or programming experience. An entire chapter is dedicated to learning the basics of Python and R. Then, each chapter presents step-by-step instructions and walkthroughs for solving data science problems using Python and R. Those with analytics experience will appreciate having a one-stop shop for learning how to do data science using Python and R. Topics covered include data preparation, exploratory data analysis, preparing to model the data, decision trees, model evaluation, misclassification costs, naïve Bayes classification, neural networks, clustering, regression modeling, dimension reduction, and association rules mining. Further, exciting new topics such as random forests and general linear models are also included. The book emphasizes data-driven error costs to enhance profitability, which avoids the common pitfalls that may cost a company millions of dollars. [D'après le résumé de l'éditeur] Note de contenu : Exercices à la fin de chaque chapitre, soit plus de 500 exercices En ligne : https://www.wiley.com/en-gb/Data+Science+Using+Python+and+R-p-9781119526810 Permalink : https://genes.bibli.fr/index.php?lvl=notice_display&id=141427 Data science using Python and R [texte imprimé] / Chantal D. Larose ; Daniel T. Larose . - Chichester (GBR) ; Hoboken, NJ : John Wiley & Sons, 2019 . - XVII-238 p. : fig., tabl. ; 24 cm. - (Wiley series on methods and applications in data mining) .
ISBN : 978-1-119-52681-0
Index
Langues : Anglais (eng)
Descripteurs : Analyse des données , Classification automatique , Décision (Théorie) , Logiciel statistique R , Modèle de régression , Modélisation , Régression , Réseaux de neurones Tags : Python Science des données Data Science Préparation des données Analyse exploratoire des données Modélisation des données Arbres de décision Évaluation des modèles Classification de Bayes Modélisation de régression Réduction de dimensions Forêts aléatoires Modèles linéaires généraux Index. décimale : 87 Logiciels statistiques Résumé : This book is useful to learn data science by doing data science! It will plugg the reader into the world’s two most widespread open-source platforms for data science: Python and R. Data science is hot. Bloomberg called data scientist “the hottest job in America.” Python and R are the top two open-source data science tools in the world. This book teaches step-by-step how to produce hands-on solutions to real-world business problems, using state-of-the-art techniques. It is written for the general reader with no previous analytics or programming experience. An entire chapter is dedicated to learning the basics of Python and R. Then, each chapter presents step-by-step instructions and walkthroughs for solving data science problems using Python and R. Those with analytics experience will appreciate having a one-stop shop for learning how to do data science using Python and R. Topics covered include data preparation, exploratory data analysis, preparing to model the data, decision trees, model evaluation, misclassification costs, naïve Bayes classification, neural networks, clustering, regression modeling, dimension reduction, and association rules mining. Further, exciting new topics such as random forests and general linear models are also included. The book emphasizes data-driven error costs to enhance profitability, which avoids the common pitfalls that may cost a company millions of dollars. [D'après le résumé de l'éditeur] Note de contenu : Exercices à la fin de chaque chapitre, soit plus de 500 exercices En ligne : https://www.wiley.com/en-gb/Data+Science+Using+Python+and+R-p-9781119526810 Permalink : https://genes.bibli.fr/index.php?lvl=notice_display&id=141427 Réservation
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