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DEAL OF THE DAY

Beato Angelico

Firenze, Palazzo Strozzi, September 26, 2025 - January 25, 2026.
Edited by Carl Brandon Strehlke.
Testi di Stefano Casciu, Marco Mozzo, Angelo Tartuferi.
Venezia, 2025; bound, pp. 456, 300 col. ill., cm 24x29.

cover price: € 80.00

Beato Angelico

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Beato Angelico

Firenze, Palazzo Strozzi, September 26, 2025 - January 25, 2026.
Edited by Carl Brandon Strehlke.
Testi di Stefano Casciu, Marco Mozzo, Angelo Tartuferi.
Venezia, 2025; bound, pp. 456, 300 col. ill., cm 24x29.

FREE (cover price: € 80.00)

Beato Angelico

Marche e Toscana. Terre di grandi maestri tra Quattro e Seicento

Ospedaletto, 2007; bound, pp. 320, col. ill., col. plates, cm 25,5x29.

FREE (cover price: € 77.00)

Marche e Toscana. Terre di grandi maestri tra Quattro e Seicento

Segni dell'Eucarestia

Edited by M. Luisa Polichetti.
Ancona, Osimo, Loreto Jesi, Senigallia, Fabriano e Metelica, 23 giugno - 31 ottobre 2011.
Torino, 2011; paperback, pp. 221, b/w and col. ill., cm 24x28.

FREE (cover price: € 32.00)

Segni dell'Eucarestia

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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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design e realizzazione: Vincent Wolterbeek / analisi e programmazione: Rocco Barisci