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Machine-learning Techniques in Economics: New Tools for Predicting Economic Growth - Couverture souple

 
9783319690131: Machine-learning Techniques in Economics: New Tools for Predicting Economic Growth

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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Atin Basuchoudhary|James T. Bang|Tinni Sen
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Basuchoudhary, Atin; Bang, James T.; Sen, Tinni
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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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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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Basuchoudhary, Atin/ Bang, James T./ Sen, Tinni
Edité par Springer Verlag, 2018
ISBN 10 : 3319690132 ISBN 13 : 9783319690131
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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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