Machine Learning with R : (Registro nro. 22766)
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| 000 -CABECERA | |
|---|---|
| Campo de control de longitud fija | 02820cmm a2200229 a 4500 |
| 007 - CAMPO FIJO DE DESCRIPCIÓN FÍSICA | |
| DESCRIPCIÓN FÍSICA | ta |
| 008 - CAMPO FIJO DE DESCRIPCIÓN FIJA--INFORMACIÓN GENERAL | |
| Campo de control de longitud fija | 170908s2019 us f |||| 001 eng d |
| 020 ## - ISBN (INTERNATIONAL STANDARD BOOK NUMBER) | |
| ISBN | 9781788295864 |
| 082 ## - NÚMERO DE LA CLASIFICACIÓN DECIMAL DEWEY | |
| Número de clasificación Decimal | 519.5028 |
| Número de documento (Cutter) | L296m |
| Número de edición DEWEY | 23 |
| 100 ## - ENCABEZAMIENTO PRINCIPAL--NOMBRE PERSONAL | |
| Nombre de persona | Lantz, Brett. |
| 9 (RLIN) | 44806 |
| 245 ## - TÍTULO PROPIAMENTE DICHO | |
| Título | Machine Learning with R : |
| Parte restante del título | Expert Techniques for Predictive Modeling / |
| Mención de responsabilidad, etc. | Brett Lantz. |
| 250 ## - MENCIÓN DE EDICIÓN | |
| Mención de edición | Third edition |
| 260 ## - PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, ETC (PIE DE IMPRENTA) | |
| Lugar de publicación, distribución, etc. | Birmingham, UK : |
| Nombre del editor, distribuidor, etc. | Packt Publishing |
| Fecha de publicación, distribución, etc. | 2019 |
| 300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA | |
| Extensión | 428 p. |
| Otros detalles físicos | il., graf.; |
| 504 ## - NOTA DE BIBLIOGRAFÍA, ETC. | |
| Enlace | Incluye índice |
| 520 ## - RESUMEN, ETC. | |
| Nota de sumario, etc. | Solve real-world data problems with R and machine learningKey FeaturesThird edition of the bestselling, widely acclaimed R machine learning book, updated and improved for R 3.6 and beyondHarness the power of R to build flexible, effective, and transparent machine learning modelsLearn quickly with a clear, hands-on guide by experienced machine learning teacher and practitioner, Brett LantzBook DescriptionMachine learning, at its core, is concerned with transforming data into actionable knowledge. R offers a powerful set of machine learning methods to quickly and easily gain insight from your data.Machine Learning with R, Third Edition provides a hands-on, readable guide to applying machine learning to real-world problems. Whether you are an experienced R user or new to the language, Brett Lantz teaches you everything you need to uncover key insights, make new predictions, and visualize your findings.This new 3rd edition updates the classic R data science book to R 3.6 with newer and better libraries, advice on ethical and bias issues in machine learning, and an introduction to deep learning. Find powerful new insights in your data; discover machine learning with R.What you will learnDiscover the origins of machine learning and how exactly a computer learns by examplePrepare your data for machine learning work with the R programming languageClassify important outcomes using nearest neighbor and Bayesian methodsPredict future events using decision trees, rules, and support vector machinesForecast numeric data and estimate financial values using regression methodsModel complex processes with artificial neural networks — the basis of deep learningAvoid bias in machine learning modelsEvaluate your models and improve their performanceConnect R to SQL databases and emerging big data technologies such as Spark, H2O, and TensorFlowWho this book is forData scientists, students, and other practitioners who want a clear, accessible guide to machine learning with R. |
| 650 #0 - ASIENTO SECUNDARIO DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA | |
| Nombre de materia o nombre geográfico como elemento de entrada | ESTADÍSTICA |
| 9 (RLIN) | 31943 |
| Subdivisión general | PROCESAMIENTO DE DATOS |
| 650 #0 - ASIENTO SECUNDARIO DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA | |
| Nombre de materia o nombre geográfico como elemento de entrada | LENGUAJE DE PROGRAMACIÓN |
| 9 (RLIN) | 484 |
| 650 #0 - ASIENTO SECUNDARIO DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA | |
| Nombre de materia o nombre geográfico como elemento de entrada | APRENDIZAJE AUTOMÁTICO. |
| 9 (RLIN) | 30884 |
| 856 ## - ACCESO ELECTRÓNICO | |
| Identificador uniforme del recurso URI | <a href="https://eci.metaproxy.org/ECI?groupID=1&url=https://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&scope=site&db=nlebk&db=nlabk&AN=2106304">https://eci.metaproxy.org/ECI?groupID=1&url=https://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&scope=site&db=nlebk&db=nlabk&AN=2106304</a> |
| 942 ## - ELEMENTOS KOHA | |
| Fuente de clasificación o esquema de ordenación en estanterías | |
| Koha tipo de item | DOCUMENTOS DIGITALES |
| Disponibilidad | Mostrar en OPAC | Fuente de clasificación o esquema | Tipo de Descarte | Estado | Código de colección | Localización permanente | Localización actual | Localización en estanterías | Fecha adquisición | Proveedor | Forma de Adq | Precio normal de compra | Datos del ítem (Volumen, Tomo) | Número de Inventario | Préstamos totales | Signatura completa | Código de barras | Fecha última consulta | Número de ejemplar | Propiedades de Préstamo KOHA | Programa Académico |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Préstamo Normal | Digital | Biblioteca Jorge Álvarez Lleras | Biblioteca Jorge Álvarez Lleras | Fondo general | 2021-09-13 | Ebsco Information Services - EBOOK PDF | Compra | 80643.00 | Ej.1 | BIB0004101 | 519.5028 L296m | D001947 | 2021-10-28 | 1 | DOCUMENTOS DIGITALES | Ingenieria Sistemas |
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