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Synopsis
'Machine Learning for Knowledge Discovery with R' contains methodologies and examples for statistical modelling, inference, and prediction of data analysis. It includes most recent supervised and unsupervised machine learning methodologies
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Kao-Tai Tsai obtained his Ph.D. in Mathematical Statistics from University of California, San Diego and had worked at AT&T Bell Laboratories to conduct statistical research, modelling, and exploratory data analysis. After that, he joined the US FDA and later pharmaceutical companies focusing on biostatistics, clinical trial research and data analysis to address the unmet needs in human health.
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Machine Learning for Knowledge Discovery with R: Methodologies for Modeling, Inference and Prediction
Edité par
Chapman and Hall/CRC 2021-09-24, 2021
ISBN 10 : 1032065362
ISBN 13 : 9781032065366
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Machine Learning for Knowledge Discovery with R: Methodologies for Modeling, Inference and Prediction
Edité par
Taylor & Francis Ltd, 2021
ISBN 10 : 1032065362
ISBN 13 : 9781032065366
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Machine Learning for Knowledge Discovery with R
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Machine Learning for Knowledge Discovery with R: Methodologies for Modeling, Inference and Prediction
Edité par
Taylor & Francis Ltd, 2021
ISBN 10 : 1032065362
ISBN 13 : 9781032065366
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Machine Learning for Knowledge Discovery with R: Methodologies for Modeling, Inference and Prediction 1st Edition
Edité par
Chapman and Hall/CRC, 2021
ISBN 10 : 1032065362
ISBN 13 : 9781032065366
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Machine Learning for Knowledge Discovery with R
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Chapman and Hall/CRC, 2021
ISBN 10 : 1032065362
ISBN 13 : 9781032065366
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Machine Learning for Knowledge Discovery with R
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Chapman and Hall/CRC, 2021
ISBN 10 : 1032065362
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Machine Learning for Knowledge Discovery with R
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Machine Learning for Knowledge Discovery with R
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Machine Learning for Knowledge Discovery With R: Methodologies for Modeling, Inference and Prediction
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