Mathematics and Programming for Machine Learning with R - Claster, William
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Résumé : Based on the author?s experience teaching data science for more than 10 years, Mathematics and R Programming for Machine Learning reveals how machine learning algorithms do their magic and explains how logic can be implemented in code.
Biographie:
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Sommaire:
Chapter 1. Functions Tutorial. Chapter 2. Logic and R. Chapter 3. Sets with R: Building the Tools. Chapter 4. Probability. Chapter 5. Na?ve Rule. Chapter 6. Complete Bayes. Chapter 7. Na?ve Bayes Classifier. Chapter 8. Stored Model for Naive Bayes Classifier. Chapter 9. Review of Mathematics for Neural Networks. Chapter 10. Calculus. Chapter 11. Neural Networks - Feed Forward Process and Back Propagation Process. Chapter 12. Programming a Neural Network using OOP in R. Chapter 13. Adding in a Bias Term. Chapter 14. Modular Version of Neural Networks for Deep Learning. Chapter 15. Deep Learning with Convolutional Neural Networks. Chapter 16. R Packages for Neural Networks, Deep Learning, and Na?ve Bayes.
Détails de conformité du produit
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