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Data Mining with R -  Luis Torgo

Data Mining with R (eBook)

Learning with Case Studies, Second Edition

(Autor)

eBook Download: PDF
2016
446 Seiten
CRC Press (Verlag)
978-1-315-39909-6 (ISBN)
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Data Mining with R: Learning with Case Studies, Second Edition uses practical examples to illustrate the power of R and data mining. Providing an extensive update to the best-selling first edition, this new edition is divided into two parts. The first part will feature introductory material, including a new chapter that provides an introduction to data mining, to complement the already existing introduction to R. The second part includes case studies, and the new edition strongly revises the R code of the case studies making it more up-to-date with recent packages that have emerged in R.The book does not assume any prior knowledge about R. Readers who are new to R and data mining should be able to follow the case studies, and they are designed to be self-contained so the reader can start anywhere in the document. The book is accompanied by a set of freely available R source files that can be obtained at the book's web site. These files include all the code used in the case studies, and they facilitate the "e;do-it-yourself"e; approach followed in the book.Designed for users of data analysis tools, as well as researchers and developers, the book should be useful for anyone interested in entering the "e;world"e; of R and data mining.About the AuthorLuis Torgo is an associate professor in the Department of Computer Science at the University of Porto in Portugal. He teaches Data Mining in R in the NYU Stern School of Business' MS in Business Analytics program. An active researcher in machine learning and data mining for more than 20 years, Dr. Torgo is also a researcher in the Laboratory of Artificial Intelligence and Data Analysis (LIAAD) of INESC Porto LA.
Erscheint lt. Verlag 30.11.2016
Sprache englisch
Themenwelt Informatik Datenbanken Data Warehouse / Data Mining
Mathematik / Informatik Informatik Theorie / Studium
Mathematik / Informatik Mathematik Computerprogramme / Computeralgebra
Technik Elektrotechnik / Energietechnik
Wirtschaft Volkswirtschaftslehre Ökonometrie
ISBN-10 1-315-39909-1 / 1315399091
ISBN-13 978-1-315-39909-6 / 9781315399096
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