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Arturo Martini. I capolavori

Treviso, Museo “luigi Bailo”, March 31 - July 30, 2023.
Edited by Stringa Nico and Fabrizio Malachin.
Cornuda, 2023; paperback, pp. 278, col. ill., cm 23x29.

cover price: € 33.00

Arturo Martini. I capolavori

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Arturo Martini. I capolavori

Treviso, Museo “luigi Bailo”, March 31 - July 30, 2023.
Edited by Stringa Nico and Fabrizio Malachin.
Cornuda, 2023; paperback, pp. 278, col. ill., cm 23x29.

FREE (cover price: € 33.00)

Arturo Martini. I capolavori

Studi su Arturo Martini. Per Ofelia

Edited by Matteo Ceriana and Claudia Gian Ferrari.
Milano, Atti del Covegno, 19 maggio 2008.
Milano, 2009; paperback, pp. 136, 97 b/w ill., cm 17x24.

FREE (cover price: € 29.00)

Studi su Arturo Martini. Per Ofelia

Canova. L'invenzione della gloria. Disegni, dipinti e sculture.

Genova, Palazzo Reale, April 16 - July 24, 2016.
Edited by Giuliana Ericani and Franceasco Leone.
Roma, 2016; paperback, pp. 306, col. ill., col. plates, cm 23x30.

FREE (cover price: € 35.00)

Canova. L'invenzione della gloria. Disegni, dipinti e sculture.

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Machine learning con R. Conoscere le tecniche per costruire modelli predittivi

Apogeo

Milano, 2020; paperback, pp. 420, cm 17,5x24,5.
(Guida Completa).

series: Guida Completa

ISBN: 88-503-3539-3 - EAN13: 9788850335398

Languages:  italian text  

Weight: 0.65 kg


Nell'era dei big data gli algoritmi di apprendimento automatico sono essenziali per elaborare l'enorme mole di informazioni prodotta costantemente. Muovere i primi passi in questa disciplina, però, può non essere né semplice né immediato. Questo manuale guida il lettore nell'applicazione del machine learning utilizzando R, un ambiente di programmazione statistica multipiattaforma che offre un potente set di metodi di analisi. Il testo parte dall'introduzione alla terminologia e ai fondamenti del machine learning per poi mostrare le tecniche per esplorare e preparare i dati all'analisi vera e propria applicando algoritmi che consentono di fare previsioni, individuare modelli e creare cluster. Nella parte conclusiva viene illustrato come valutare e migliorare le performance dei metodi impiegati, esplorando infine alcune possibilità avanzate di utilizzo di R con altre tecnologie per la gestione di big data. Combinando casi di studio pratici con la teoria essenziale, il libro fornisce tutte le conoscenze necessarie per iniziare a lavorare con i dati ed è adatto sia a chi già conosce R sia agli utenti alle prime armi.

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