Machine-learning Techniques in Economics: New Tools for Predicting Economic Growth - Couverture souple
Livre 102 sur 159: SpringerBriefs in Economics
Synopsis
Offers a guide to how machine learning techniques can improve predictive power in answering economic questions
Provides R codes to help guide the researcher in applying machine learning techniques using the R package
Uses partial dependence plots to tease out non-linear effects of explanatory variables on the dependent variables
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Machine-learning Techniques in Economics: New Tools for Predicting Economic Growth (SpringerBriefs in Economics)
Edité par
Springer, 2018
ISBN 10 : 3319690132
ISBN 13 : 9783319690131
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Machine-learning Techniques in Economics: New Tools for Predicting Economic Growth (SpringerBriefs in Economics)
Edité par
Springer, 2018
ISBN 10 : 3319690132
ISBN 13 : 9783319690131
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Machine-learning Techniques in Economics (eng)
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Machine-learning Techniques in Economics: New Tools for Predicting Economic Growth (SpringerBriefs in Economics)
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Machine-learning Techniques in Economics
Edité par
Berlin Springer International Publishing Springer Jan 2018, 2018
ISBN 10 : 3319690132
ISBN 13 : 9783319690131
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book develops a machine-learning framework for predicting economic growth. It can also be considered as a primer for using machine learning (also known as data mining or data analytics) to answer economic questions. While machine learning itself is not a new idea, advances in computing technology combined with a dawning realization of its applicability to economic questions makes it a new tool for economists. 94 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9783319690131
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Machine-learning Techniques in Economics: New Tools for Predicting Economic Growth
Vendeur : Revaluation Books, Exeter, Royaume-Uni
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Paperback. Etat : Brand New. 91 pages. 9.25x6.00x0.50 inches. In Stock. N° de réf. du vendeur x-3319690132
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Machine-learning Techniques in Economics
Edité par
Springer International Publishing, 2018
ISBN 10 : 3319690132
ISBN 13 : 9783319690131
Neuf
Kartoniert / Broschiert
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Machine-learning Techniques in Economics | New Tools for Predicting Economic Growth
Vendeur : preigu, Osnabrück, Allemagne
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Taschenbuch. Etat : Neu. Machine-learning Techniques in Economics | New Tools for Predicting Economic Growth | Atin Basuchoudhary (u. a.) | Taschenbuch | vi | Englisch | 2018 | Springer | EAN 9783319690131 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu. N° de réf. du vendeur 110988917
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Machine-learning Techniques in Economics : New Tools for Predicting Economic Growth
Edité par
Springer, Berlin, Springer International Publishing, Springer, 2018
ISBN 10 : 3319690132
ISBN 13 : 9783319690131
Neuf
Taschenbuch
Vendeur : AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Allemagne
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Taschenbuch. Etat : Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book develops a machine-learning framework for predicting economic growth. It can also be considered as a primer for using machine learning (also known as data mining or data analytics) to answer economic questions. While machine learning itself is not a new idea, advances in computing technology combined with a dawning realization of its applicability to economic questions makes it a new tool for economists. N° de réf. du vendeur 9783319690131
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