Predictive Analytics und Data Mining

Eine Einführung mit R

Autor*innen

• Marlis von der Hude

Parameter

• 236 Seiten
• 9 Lesestunden

• Informatik & Programmierung
• Mathematik

Mehr zum Buch

Dieses Buch bietet einen leicht verständlichen Einstieg in die Thematik des Data Minings und der Prädiktiven Analyseverfahren. Als Methodensammlung gedacht, bietet es zu jedem Verfahren zunächst eine kurze Darstellung der Theorie und erklärt die zum Verständnis notwendigen Formeln. Es folgt jeweils eine Illustration der Verfahren mit Hilfe von Beispielen, die mit dem Programmpaket R erarbeitet werden. Zum Abschluss wird eine einfache Möglichkeit präsentiert, mit der die Performancewerte verschiedener Verfahren mit statistischen Mitteln verglichen werden können. Zum Einsatz kommen hierbei geeignete Grafiken und Konfidenzintervalle.Das Buch verzichtet nicht auf Theorie, es präsentiert jedoch so wenig Theorie wie möglich, aber so viel wie nötig und ist somit optimal für Studium und Selbststudium geeignet. Inhaltsverzeichnis Deskriptive Verfahren.- Clusterverfahren.- Dimensionsreduktion.- Prädiktive Verfahren für Klassifikations- und Regressionsfragestellungen.- Empirischer Vergleich der Performance verschiedener Klassifikationsverfahren.

• Sprache: Deutsch
• Erscheinungsdatum: 2020
• Einband: Paperback