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Max Kuhn Moyenne des commentaires client :
4.6 étoiles sur 5 de 426 Commentaires client

Télécharger Applied Predictive Modeling PDF Livre En Ligne – Si vous avez décidé de trouver ou lire ce livre, ci-dessous sont des informations sur le détail de Applied Predictive Modeling pour votre référence : Applied Predictive Modeling a été écrit par Max Kuhn qui connu comme un auteur et ont écrit beaucoup de livres intéressants avec une grande narration. Applied Predictive Modeling a été l’un des livres de populer Cette année. Il contient 600 pages et disponible sur format Ebook Kindle. Ce livre a été très surpris en raison de sa note 4.6 et a obtenu environ 426 avis des utilisateurs. Donc, après avoir terminé la lecture de ce livre, je recommande aux lecteurs de ne pas sous-estimer ce grand livre. Vous devez prendre Applied Predictive Modeling que votre liste de lecture ou vous serez regretter parce que vous ne l’avez pas lu encore dans votre vie. Voici l’identifiant du livre que vous pouvez utiliser pour rechercher ce livre sur le marché ou un autre vendeur de livres, isbn: B01G4U2JCG, ean: Medicine ou asin: B00K15TZU0.

Applied Predictive Modeling par Max Kuhn ont été vendues pour chaque exemplaire. Le livre publié par . Il contient 600 pages et classé dans le genre Mathematical & Statistical. Ce livre a une bonne réponse du lecteur, il a la cote 4.6 des lecteurs 426. Inscrivez-vous maintenant pour accéder à des milliers de livres disponibles pour téléchargement gratuit. L’inscription était gratuite.

Le Titre Du Livre : Applied Predictive Modeling
Nom de fichier : applied-predictive-modeling.pdf
La taille du fichier : 3258 KB

Description du livre: Winner of the 2014 Technometrics Ziegel Prize for Outstanding BookApplied Predictive Modeling covers the overall predictive modeling process, beginning with the crucial steps of data preprocessing, data splitting and foundations of model tuning.  The text then provides intuitive explanations of numerous common and modern regression and classification techniques, always with an emphasis on illustrating and solving real data problems.  Addressing practical concerns extends beyond model fitting to topics such as handling class imbalance, selecting predictors, and pinpointing causes of poor model performance―all of which are problems that occur frequently in practice. The text illustrates all parts of the modeling process through many hands-on, real-life examples.  And every chapter contains extensive R code for each step of the process.  The data sets and corresponding code are available in the book’s companion AppliedPredictiveModeling R package, which is freely available on the CRAN archive. This multi-purpose text can be used as an introduction to predictive models and the overall modeling process, a practitioner’s reference handbook, or as a text for advanced undergraduate or graduate level predictive modeling courses.  To that end, each chapter contains problem sets to help solidify the covered concepts and uses data available in the book’s R package. Readers and students interested in implementing the methods should have some basic knowledge of R.  And a handful of the more advanced topics require some mathematical knowledge..  

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