Mod Lisation Pr Dictive Et Apprentissage Statistique Avec R
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Mod Lisation Pr Dictive Et Apprentissage Statistique Avec R
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Author : TUFFERY Stéphane
language : fr
Publisher: Editions TECHNIP
Release Date : 2015-01-02
Mod Lisation Pr Dictive Et Apprentissage Statistique Avec R written by TUFFERY Stéphane and has been published by Editions TECHNIP this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2015-01-02 with Mathematics categories.
Issu de formations devant des publics variés, cet ouvrage présente les principales méthodes de modélisation de statistique et de machine learning, à travers le fil conducteur d’une étude de cas. Chaque méthode fait l’objet d’un rappel de cours et est accompagnée de références bibliographiques, puis est mise en oeuvre avec des explications détaillées sur les calculs effectués, les interprétations des résultats et jusqu’aux astuces de programmation permettant d’optimiser les temps de calcul. À ce sujet, une annexe est consacrée au traitement des données massives. L’ouvrage commence par les méthodes de classement classiques les plus éprouvées, mais aborde rapidement les méthodes plus récentes et avancées : régression ridge, lasso, elastic net, boosting, forêts aléatoires, Extra-Trees, réseaux de neurones, séparateurs à vaste marge. Chaque fois, le lien est fait entre la théorie et les résultats obtenus pour montrer qu’ils illustrent bien les principes sous-jacents à ces méthodes. Mais l’aspect pratique est aussi privilégié, avec l’objectif de permettre au lecteur une mise en oeuvre rapide et efficace dans son travail concret. L’exploration et la préparation préliminaire des données sont d’ailleurs décrites, ainsi que le processus de sélection des variables. Une synthèse finale est faite de toutes les méthodes présentées. La mise en oeuvre s’appuie sur le logiciel libre R et sur un jeu public de données. Ce dernier peut être téléchargé sur internet et présente l’intérêt d’être riche, complet et de permettre des comparaisons grâce aux nombreuses publications dans lesquelles il a servi. Le logiciel statistique utilisé est R, actuellement celui qui se développe le plus : devenu la lingua franca de la statistique et l’outil le plus répandu dans le monde académique, il prend également de plus en plus de place dans le monde de l’entreprise, à tel point que tous les logiciels commerciaux proposent désormais une interface avec R. Outre qu’il est disponible pour tous, dans de multiples environnements, il est aussi le plus riche statistiquement et c’est le seul logiciel permettant de mettre en oeuvre toutes les méthodes présentées dans cet ouvrage. Enfin, son langage de programmation particulièrement élégant et adapté au calcul athématique permet de se concentrer dans le codage sur les aspects statistiques. R permet d’arriver directement à l’essentiel et de mieux comprendre les méthodes exposées dans l’ouvrage. Le Code R utilisé dans l’ouvrage est disponible sur cette page dans la partie "Bonus/lire". Table des matières : Présentation du jeu de données. Préparation des données. Exploration des données. Discrétisation automatique supervisée des variables continues. La régression logistique. La régression logistique pénalisée ridge. La régression logistique pénalisée lasso. La régression logistique PLS. L’arbre de décision CART. L’algorithme PRIM. Les forêts aléatoires. Le bagging. Les forêts aléatoires de modèles logistiques. Le boosting. Les Support Vector Machines. Les réseaux de neurones. Synthèse des méthodes prédictives. Annexes. Bibliographie. Index des packages R utilisés.
Predictive Analytics Using R
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Author : Jeffrey Strickland
language : en
Publisher: Lulu.com
Release Date : 2015-01-16
Predictive Analytics Using R written by Jeffrey Strickland and has been published by Lulu.com this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2015-01-16 with Business & Economics categories.
This book is about predictive analytics. Yet, each chapter could easily be handled by an entire volume of its own. So one might think of this a survey of predictive modeling. A predictive model is a statistical model or machine learning model used to predict future behavior based on past behavior. In order to use this book, one should have a basic understanding of mathematical statistics - it is an advanced book. Some theoretical foundations are laid out but not proven, but references are provided for additional coverage. Every chapter culminates in an example using R. R is a free software environment for statistical computing and graphics. You may download R, from a preferred CRAN mirror at http: //www.r-project.org/. The book is organized so that statistical models are presented first (hopefully in a logical order), followed by machine learning models, and then applications: uplift modeling and time series. One could use this a textbook with problem solving in R-but there are no "by-hand" exercises.
Deep Learning
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Author : Stephane Tuffery
language : en
Publisher: John Wiley & Sons
Release Date : 2022-11-22
Deep Learning written by Stephane Tuffery and has been published by John Wiley & Sons this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2022-11-22 with Computers categories.
DEEP LEARNING A concise and practical exploration of key topics and applications in data science In Deep Learning: From Big Data to Artificial Intelligence with R, expert researcher Dr. Stéphane Tufféry delivers an insightful discussion of the applications of deep learning and big data that focuses on practical instructions on various software tools and deep learning methods relying on three major libraries: MXNet, PyTorch, and Keras-TensorFlow. In the book, numerous, up-to-date examples are combined with key topics relevant to modern data scientists, including processing optimization, neural network applications, natural language processing, and image recognition. This is a thoroughly revised and updated edition of a book originally released in French, with new examples and methods included throughout. Classroom-tested and intuitively organized, Deep Learning: From Big Data to Artificial Intelligence with R offers complimentary access to a companion website that provides R and Python source code for the examples offered in the book. Readers will also find: A thorough introduction to practical deep learning techniques with explanations and examples for various programming libraries Comprehensive explorations of a variety of applications for deep learning, including image recognition and natural language processing Discussions of the theory of deep learning, neural networks, and artificial intelligence linked to concrete techniques and strategies commonly used to solve real-world problems Perfect for graduate students studying data science, big data, deep learning, and artificial intelligence, Deep Learning: From Big Data to Artificial Intelligence with R will also earn a place in the libraries of data science researchers and practicing data scientists.
Mastering Predictive Analytics With R
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Author : Rui Miguel Forte
language : en
Publisher: Packt Publishing Ltd
Release Date : 2015-06-17
Mastering Predictive Analytics With R written by Rui Miguel Forte and has been published by Packt Publishing Ltd this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2015-06-17 with Computers categories.
R offers a free and open source environment that is perfect for both learning and deploying predictive modeling solutions in the real world. With its constantly growing community and plethora of packages, R offers the functionality to deal with a truly vast array of problems. This book is designed to be both a guide and a reference for moving beyond the basics of predictive modeling. The book begins with a dedicated chapter on the language of models and the predictive modeling process. Each subsequent chapter tackles a particular type of model, such as neural networks, and focuses on the three important questions of how the model works, how to use R to train it, and how to measure and assess its performance using real world data sets. By the end of this book, you will have explored and tested the most popular modeling techniques in use on real world data sets and mastered a diverse range of techniques in predictive analytics.
Mod Lisation Statistique Par La Pratique Avec R
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Author : Frédéric Bertrand
language : fr
Publisher: Dunod
Release Date : 2019-11-13
Mod Lisation Statistique Par La Pratique Avec R written by Frédéric Bertrand and has been published by Dunod this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2019-11-13 with Mathematics categories.
Le logiciel R est maintenant un standard dans le domaine de la statistique. Libre et gratuit, son enseignement s'est généralisé dans toutes les filières où les statistiques sont utilisées : sciences de la vie et de la Terre, études de santé, sciences économiques, géographie, sciences physiques... Cet ouvrage accompagne l'étudiant en Licence 3, en Master ou écoles d'ingénieurs dans son apprentissage de la modélisation statistique avec R. De nombreux exemples et des rubriques méthodologiques ponctuent le cours. Des exercices et problèmes permettent la mise en application directe et la généralisation des concepts.
Mod Lisation Statistique Par La Pratique Avec R
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Author : Myriam Maumy-Bertrand
language : fr
Publisher:
Release Date : 2019
Mod Lisation Statistique Par La Pratique Avec R written by Myriam Maumy-Bertrand and has been published by this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2019 with categories.
Apprentissage Statistique
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Author : Gérard Dreyfus
language : fr
Publisher: Editions Eyrolles
Release Date : 2008
Apprentissage Statistique written by Gérard Dreyfus and has been published by Editions Eyrolles this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2008 with Computer-aided engineering categories.
Pour apprendre avec méthode les différents algorithmes adaptés à chaque type de réseau, par grand domaine d'application. Fait le point sur les dernières applications industrielles à l'actif de ces ensembles d'algorithmes. Le CD-ROM contient une version d'évaluation de NeuroOne, logiciel d'apprentissage pour réseaux de neurones. A jour des dernières applications industrielles.--[Memento].
Data Mining Et Statistique D Cisionnelle
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Author : TUFFERY Stéphane
language : fr
Publisher: Editions TECHNIP
Release Date : 2012-08-03
Data Mining Et Statistique D Cisionnelle written by TUFFERY Stéphane and has been published by Editions TECHNIP this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2012-08-03 with categories.
Le data mining et la statistique sont de plus en plus répandus dans les entreprises et les organisations soucieuses d’extraire l’information pertinente de leurs bases de données, qu’elles peuvent utiliser pour expliquer et prévoir les phénomènes qui les concernent (risques, consommation, fidélisation...). Cette quatrième édition, actualisée et augmentée de 120 pages, fait le point sur le data mining, ses fondements théoriques, ses méthodes, ses outils et ses applications, qui vont du scoring jusqu’au web mining et au text mining. Nombre de ses outils appartiennent à l’analyse des données et la statistique "classique" (analyse factorielle, classification automatique, analyse discriminante, régression logistique, modèles linéaires généralisés, régression pénalisées...) mais certains sont plus spécifiques au data mining, comme les arbres de décision, les réseaux de neurones, les SVM, l’agrégation de modèles et la détection des règles d’associations. Ces outils sont disponibles dans des logiciels de plus en plus puissants et conviviaux, aptes à exécuter de nombreux algorithmes sur de grands volumes de données. Un chapitre de l’ouvrage aide le lecteur à se diriger dans cette offre logicielle et détaille les fonctionnalités des trois principaux logiciels : R, SAS, IBM et SPSS. Ces logiciels sont aussi utilisés pour illustrer par des exemples de nombreuses explications théoriques : une partie de 50 pages est consacrée à une étude de cas complète de credit scoring, qui va de l’exploration des données jusqu’à l’élaboration de la grille de score. Les aspects méthodologiques vont de la conduite des projets jusqu’aux facteurs de réussite et aux pièges à éviter, en passant par l’évaluation et la comparaison des modèles, leur intégration dans les processus opérationnels, sans oublier les contraintes juridiques dès que l’on traite des données à caractère personnel. Table des matières : 1. Panorama du data mining. 2. Le déroulement d’une étude de data mining. 3. L’exploration et la préparation des données. 4. L’utilisation des données commerciales et géodémographiques. 5. Les logiciels de statistique et de data mining. 6. Panorama des méthodes de data mining. 7. L’analyse factorielle. 8. Les réseaux de neurones. 9. Les techniques de classification automatique. 10. La recherche des règles d’associations. 11. Les techniques de classement et de prédiction. 12. L’analyse discriminante linéraire et ses généralisations. 13. Le modèle linéaire et ses généralisations. 14. Le modèle logistique et ses généralisations. 15. Les autres modèles prédictifs. 16. L’agrégation de modèles. 17. Une application du data mining : le scoring. 18. Les facteurs de succès d’un projet de data mining. 19. Le text mining. 20. Le web mining. Annexes. Bibliographie. Index.
Mastering Predictive Analytics With R
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Author : James D. Miller
language : en
Publisher:
Release Date : 2017
Mastering Predictive Analytics With R written by James D. Miller and has been published by this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2017 with R (Computer program language) categories.
Master the craft of predictive modeling in R by developing strategy, intuition, and a solid foundation in essential concepts About This Book Grasping the major methods of predictive modeling and moving beyond black box thinking to a deeper level of understanding Leveraging the flexibility and modularity of R to experiment with a range of different techniques and data types Packed with practical advice and tips explaining important concepts and best practices to help you understand quickly and easily Who This Book Is For Although budding data scientists, predictive modelers, or quantitative analysts with only basic exposure to R and statistics will find this book to be useful, the experienced data scientist professional wishing to attain master level status , will also find this book extremely valuable.. This book assumes familiarity with the fundamentals of R, such as the main data types, simple functions, and how to move data around. Although no prior experience with machine learning or predictive modeling is required, there are some advanced topics provided that will require more than novice exposure. What You Will Learn Master the steps involved in the predictive modeling process Grow your expertise in using R and its diverse range of packages Learn how to classify predictive models and distinguish which models are suitable for a particular problem Understand steps for tidying data and improving the performing metrics Recognize the assumptions, strengths, and weaknesses of a predictive model Understand how and why each predictive model works in R Select appropriate metrics to assess the performance of different types of predictive model Explore word embedding and recurrent neural networks in R Train models in R that can work on very large datasets In Detail R offers a free and open source environment that is perfect for both learning and deploying predictive modeling solutions. With its constantly growing community and plethora of packages, R offers the functionality to deal with a truly vast array of problems. The book begins with a dedicated chapter on the language of models and the predictive modeling process. You will understand the learning curve and the process of tidying data. Each subsequent chapter tackles a particular type of model, such as neural networks, and focuses on the three important questions of how the model works, how to use R to train it, and how to measure and assess its performance using real-world datasets. How do y...
Mastering Predictive Analytics With R
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Author : James D. Miller
language : en
Publisher: Packt Publishing Ltd
Release Date : 2017-08-18
Mastering Predictive Analytics With R written by James D. Miller and has been published by Packt Publishing Ltd this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2017-08-18 with Computers categories.
Master the craft of predictive modeling in R by developing strategy, intuition, and a solid foundation in essential concepts About This Book Grasping the major methods of predictive modeling and moving beyond black box thinking to a deeper level of understanding Leveraging the flexibility and modularity of R to experiment with a range of different techniques and data types Packed with practical advice and tips explaining important concepts and best practices to help you understand quickly and easily Who This Book Is For Although budding data scientists, predictive modelers, or quantitative analysts with only basic exposure to R and statistics will find this book to be useful, the experienced data scientist professional wishing to attain master level status , will also find this book extremely valuable.. This book assumes familiarity with the fundamentals of R, such as the main data types, simple functions, and how to move data around. Although no prior experience with machine learning or predictive modeling is required, there are some advanced topics provided that will require more than novice exposure. What You Will Learn Master the steps involved in the predictive modeling process Grow your expertise in using R and its diverse range of packages Learn how to classify predictive models and distinguish which models are suitable for a particular problem Understand steps for tidying data and improving the performing metrics Recognize the assumptions, strengths, and weaknesses of a predictive model Understand how and why each predictive model works in R Select appropriate metrics to assess the performance of different types of predictive model Explore word embedding and recurrent neural networks in R Train models in R that can work on very large datasets In Detail R offers a free and open source environment that is perfect for both learning and deploying predictive modeling solutions. With its constantly growing community and plethora of packages, R offers the functionality to deal with a truly vast array of problems. The book begins with a dedicated chapter on the language of models and the predictive modeling process. You will understand the learning curve and the process of tidying data. Each subsequent chapter tackles a particular type of model, such as neural networks, and focuses on the three important questions of how the model works, how to use R to train it, and how to measure and assess its performance using real-world datasets. How do you train models that can handle really large datasets? This book will also show you just that. Finally, you will tackle the really important topic of deep learning by implementing applications on word embedding and recurrent neural networks. By the end of this book, you will have explored and tested the most popular modeling techniques in use on real- world datasets and mastered a diverse range of techniques in predictive analytics using R. Style and approach This book takes a step-by-step approach in explaining the intermediate to advanced concepts in predictive analytics. Every concept is explained in depth, supplemented with practical examples applicable in a real-world setting.