Aprendizaje automático con R - Tercera edición: Técnicas expertas para el modelado predictivo

Opiniones de los lectores

El libro es un texto introductorio muy recomendable para el aprendizaje automático con R, elogiado por sus explicaciones claras y su estructura lógica. Sin embargo, ha recibido críticas por su organización, la calidad del código y la falta de recursos complementarios.

⬤ Explicaciones sobresalientes que son claras y comprensibles, haciendo el aprendizaje automático accesible a los principiantes.
⬤ Estructura lógica que sigue un patrón consistente a lo largo de los capítulos.
⬤ Buena introducción tanto a R como a los conceptos estadísticos necesarios para el aprendizaje automático.
⬤ Cubre una variedad de modelos de aprendizaje automático con ejemplos prácticos.
⬤ Excelente para ganar confianza en tareas de aprendizaje automático con R.

⬤ Parte del código es ineficiente y está mal organizado, lo que puede confundir a los principiantes.
⬤ Faltan enlaces o están rotos a recursos asociados, lo que causa frustración.
⬤ El contenido puede ser demasiado básico para aquellos con conocimientos previos de programación y R.
⬤ Enfoque principal en la clasificación sin un tratamiento adecuado de los modelos de predicción numérica.
⬤ Algunos lectores consideraron que el índice y la organización eran deficientes, lo que dificultaba la consulta de información clave.

(basado en 49 opiniones de lectores)

Título original:

Machine Learning with R - Third Edition: Expert techniques for predictive modeling

Contenido del libro:

Resuelve problemas de datos del mundo real con R y aprendizaje automático

Características principales

⬤ Tercera edición del libro de aprendizaje automático de R más vendido y ampliamente aclamado, actualizado y mejorado para R 3. 6 y posteriores.

⬤ Aproveche el poder de R para construir modelos de aprendizaje automático flexibles, eficaces y transparentes.

⬤ Aprenda rápidamente con una guía clara y práctica de Brett Lantz, profesor y experto en aprendizaje automático.

Descripción del libro

El aprendizaje automático, en su esencia, se ocupa de transformar los datos en conocimiento procesable. R ofrece un potente conjunto de métodos de aprendizaje automático para obtener información de sus datos de forma rápida y sencilla.

Machine Learning with R, Third Edition proporciona una guía práctica y de fácil lectura para aplicar el aprendizaje automático a problemas del mundo real. Tanto si es un usuario experimentado de R como si es nuevo en el lenguaje, Brett Lantz le enseña todo lo que necesita para descubrir conocimientos clave, realizar nuevas predicciones y visualizar sus hallazgos.

Esta nueva 3ª edición actualiza el clásico libro de ciencia de datos en R a R 3.6 con nuevas y mejores bibliotecas, consejos sobre cuestiones éticas y de sesgo en el aprendizaje automático y una introducción al aprendizaje profundo. Encuentre nuevas y potentes perspectivas en sus datos; descubra el aprendizaje automático con R.

Lo que aprenderá

⬤ Descubra los orígenes del aprendizaje automático y cómo aprende exactamente un ordenador mediante el ejemplo.

⬤ Preparar sus datos para el trabajo de aprendizaje automático con el lenguaje de programación R.

⬤ Clasificar resultados importantes utilizando el vecino más cercano y métodos bayesianos.

⬤ Predecir eventos futuros utilizando árboles de decisión, reglas y máquinas de vectores de soporte.

⬤ Predecir datos numéricos y estimar valores financieros utilizando métodos de regresión.

⬤ Modelar procesos complejos con redes neuronales artificiales, la base del aprendizaje profundo.

⬤ Evitar sesgos en los modelos de aprendizaje automático.

⬤ Evaluar sus modelos y mejorar su rendimiento.

⬤ Conecte R a bases de datos SQL y tecnologías emergentes de big data como Spark, H2O y TensorFlow.

A quién va dirigido este libro

Científicos de datos, estudiantes y otros profesionales que deseen una guía clara y accesible para el aprendizaje automático con R.