Классификация, регрессия и другие алгоритмы Data Mining с использованием R
Материал из Поле цифровой дидактики
| Описание книги | Описана широкая совокупность методов построения статистических моделей классификации и регрессии для откликов, измеренных в альтернативной, категориальной и метрической шкалах. Подробно рассматриваются деревья решений, машины опорных векторов с различными разделяющими поверхностями, нелинейные формы дискриминантного анализа, искусственные нейронные сети и т.д. |
|---|---|
| Область знаний | Математика, Информатика, Статистика |
| Год издания | 2017 |
| Веб-сайт где можно прочитать книгу или статью | https://github.com/ranalytics/data-mining |
| Видео запись | |
| Авторы | Шитиков, Мастицкий |
| Среды и средства, на которые повлияла книга | R |
Показана технология применения таких методов бутстреп-агрегирования деревьев решений, как бэггинг, случайный лес и бустинг. Представлены различные методы построения ансамблей моделей для коллективного прогнозирования. Особое внимание уделяется сравнительной оценке эффективности и поиску оптимальных областей значений гиперпараметров моделей с использованием пакета caret для статистической среды R.
