Aprendizaje automático con R: R le da acceso al software de vanguardia que necesita para preparar los datos para el aprendizaje automático. Sin conocimientos previos r

Opiniones de los lectores

El libro está reconocido como un sólido recurso introductorio para principiantes tanto en el aprendizaje automático como en el lenguaje de programación R. Equilibra eficazmente la teoría y los ejemplos prácticos, haciendo accesibles conceptos complejos. Mientras que algunos lectores aprecian su claridad y estilo de escritura accesible, otros critican la falta de profundidad y la presencia de errores en los ejemplos de código, que pueden dificultar el aprendizaje.

⬤ Estilo de redacción claro y cercano; explica conceptos complejos de forma comprensible.
⬤ Buen equilibrio entre teoría e implementación práctica con ejemplos relevantes.
⬤ Útil para principiantes con ejercicios prácticos y explicaciones claras.
⬤ Ofrece una visión completa de los algoritmos y métodos populares de aprendizaje automático en R.
⬤ Se proporcionan buenas referencias para continuar aprendiendo.

⬤ Algunos lectores encontraron erratas y errores en el código que dificultaron el seguimiento en R.
⬤ Falta profundidad en ciertos temas, dejando a algunos lectores con ganas de discusiones más avanzadas.
⬤ No es adecuado para estudiantes avanzados o con experiencia en aprendizaje automático.
⬤ Algunos ejemplos se consideraron demasiado simplistas y no suficientemente detallados para su aplicación práctica.

(basado en 83 opiniones de lectores)

Título original:

Machine Learning with R: R gives you access to the cutting-edge software you need to prepare data for machine learning. No previous knowledge r

Contenido del libro:

R le da acceso al software de vanguardia que necesita para preparar los datos para el aprendizaje automático. No se requieren conocimientos previos ' este libro le llevará metódicamente a través de cada etapa de la aplicación del aprendizaje automático.

Características principales:

⬤ Aproveche el poder de R para la computación estadística y la ciencia de datos.

⬤ Utilizar R para aplicar algoritmos comunes de aprendizaje automático con aplicaciones del mundo real.

⬤ Preparar, examinar y visualizar datos para el análisis.

⬤ Comprender cómo elegir entre modelos de aprendizaje automático.

⬤ Repleto de instrucciones claras para explorar, pronosticar y clasificar datos.

Descripción del libro:

El aprendizaje automático, en su esencia, se ocupa de transformar los datos en conocimiento procesable. Este hecho hace que el aprendizaje automático se adapte bien a la era actual de los "grandes datos" y la "ciencia de datos". Dada la creciente importancia de R (un entorno de programación estadística multiplataforma y de coste cero), nunca ha habido un momento mejor para empezar a aplicar el aprendizaje automático. Tanto si es nuevo en la ciencia de datos como si es un veterano, el aprendizaje automático con R ofrece un potente conjunto de métodos para obtener información de sus datos de forma rápida y sencilla.

"Aprendizaje automático con R" es un tutorial práctico que utiliza ejemplos prácticos para explicar paso a paso la aplicación del aprendizaje automático en el mundo real. Sin rehuir los detalles técnicos, exploraremos el Aprendizaje Automático con R utilizando ejemplos claros y prácticos. Adecuado tanto para principiantes en aprendizaje automático como para personas con experiencia. Explore R para encontrar la respuesta a todas sus preguntas.

¿Cómo podemos utilizar el aprendizaje automático para transformar los datos en acciones? Mediante ejemplos prácticos, exploraremos cómo preparar los datos para el análisis, elegir un método de aprendizaje automático y medir el éxito del proceso.

Aprenderemos a aplicar métodos de aprendizaje automático a una serie de tareas comunes, como la clasificación, la predicción, la previsión, el análisis de la cesta de la compra y la agrupación. Al aplicar los métodos de aprendizaje automático más eficaces a problemas del mundo real, obtendrá una experiencia práctica que transformará su forma de pensar sobre los datos.

"Aprendizaje automático con R" le proporcionará las herramientas analíticas que necesita para obtener rápidamente información a partir de datos complejos.

Lo que aprenderá:

⬤ Comprender la terminología básica del aprendizaje automático y cómo diferenciar entre varios enfoques de aprendizaje automático.

⬤ Utilizar R para preparar los datos para el aprendizaje automático.

⬤ Explorar y visualizar datos con R.

⬤ Clasificar datos usando métodos de vecino más cercano.

⬤ Aprender sobre métodos Bayesianos para clasificar datos.

⬤ Predecir valores usando árboles de decisión, reglas y máquinas de vectores de soporte.

⬤ Predecir valores numéricos usando regresión lineal.

⬤ Modelar datos mediante redes neuronales.

⬤ Encontrar patrones en los datos utilizando reglas de asociación para el análisis de la cesta de la compra.

⬤ Agrupar datos en clusters para segmentación.

⬤ Evaluar y mejorar el rendimiento de modelos de aprendizaje automático.

⬤ Aprender técnicas especializadas de aprendizaje automático para minería de textos, datos de redes sociales y 'big data'.

A quién va dirigido este libro:

Dirigido a aquellos que quieren aprender a utilizar las capacidades de aprendizaje automático de R y obtener información de sus datos. Tal vez usted ya sabe un poco sobre el aprendizaje automático, pero nunca ha utilizado R.

O quizás conozca un poco R pero sea nuevo en el aprendizaje automático. En cualquier caso, este libro le ayudará a ponerse en marcha rápidamente. Sería útil estar un poco familiarizado con los conceptos básicos de programación, pero no se requiere experiencia previa.