Подробно рассматриваются деревья решений, машины опорных векторов с различными разделяющими поверхностями, нелинейные формы дискриминантного анализа, искусственные нейронные сети и т.д. 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.
Рассматриваются такие алгоритмы Data Mining, как генерация ассоциативных правил и анализ последовательностей. Отдельная глава посвящена методам многомерной ординации данных и различным алгоритмам кластерного анализа.
Описание указанных методов сопровождается многочисленными примерами из различных областей на основе общедоступных исходных данных. Представлены несложные скрипты на языке R, дающие возможность читателю легко воспроизвести все расчеты.
Книга может быть использована в качестве учебного пособия по статистическим методам для студентов и аспирантов высших учебных заведений.
Скачать книгу можно бесплатно по данной ссылке: Скачать
0 Комментарии