Multivariate Statistics and Machine Learning in R For Beginners
With Applications in Biology and Medicine
-
12% KEDVEZMÉNY?
- A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.
- Kiadói listaár EUR 96.29
-
40 644 Ft (38 708 Ft + 5% áfa)
Az ár azért becsült, mert a rendelés pillanatában nem lehet pontosan tudni, hogy a beérkezéskor milyen lesz a forint árfolyama az adott termék eredeti devizájához képest. Ha a forint romlana, kissé többet, ha javulna, kissé kevesebbet kell majd fizetnie.
- Kedvezmény(ek) 12% (cc. 4 877 Ft off)
- Kedvezményes ár 35 766 Ft (34 063 Ft + 5% áfa)
Iratkozzon fel most és részesüljön kedvezőbb árainkból!
Feliratkozom
40 644 Ft
Beszerezhetőség
Még nem jelent meg, de rendelhető. A megjelenéstől számított néhány héten belül megérkezik.
Why don't you give exact delivery time?
A beszerzés időigényét az eddigi tapasztalatokra alapozva adjuk meg. Azért becsült, mert a terméket külföldről hozzuk be, így a kiadó kiszolgálásának pillanatnyi gyorsaságától is függ. A megadottnál gyorsabb és lassabb szállítás is elképzelhető, de mindent megteszünk, hogy Ön a lehető leghamarabb jusson hozzá a termékhez.
A termék adatai:
- Kiadó Springer Nature Switzerland
- Megjelenés dátuma 2025. november 8.
- Kötetek száma 1 pieces, Book
- ISBN 9783032018502
- Kötéstípus Keménykötés
- Terjedelem342 oldal
- Méret 235x155 mm
- Nyelv angol
- Illusztrációk IV, 342 p. 180 illus., 118 illus. in color. 700
Kategóriák
Hosszú leírás:
This book is more than just a book – it is a full course designed as an interactive guide for beginners in multivariate analysis. Combining theoretical videos with practical examples in R, it offers readers a unique blend of theory, practice, and application in biology and medicine. In an era where data-driven insights shape every field, mastering multivariate statistics and machine learning techniques has never been more essential.
Each chapter links directly to videos, which explain the theoretical foundations of the statistical or machine learning methods in a basic way. Following each video, readers will find R code that replicates the analyses presented in the videos, empowering them to see real-world applications in action. Many exercises are included, allowing the readers to test their understanding of each concept through hands-on practice.
The book covers a comprehensive range of essential topics in multivariate statistics and machine learning, including fundamentals of matrix operations, multivariate plotting, and correlation, as well as methods for multivariate data analysis such as multivariate analysis of variance (MANOVA), principal component analysis (PCA), clustering, decision trees, discriminant analysis, random forest, partial least squares (PLS), canonical correlation analysis (CCA) and survival analysis. It also includes two case studies that reproduce the multivariate analyses in two scientific papers related to drug discovery and biomarker identification.
By integrating videos with practical coding examples, this text makes complex topics accessible for beginners. The interactive learning approach ensures that readers not only grasp the statistical theories and machine learning concepts but also gain the confidence to apply them effectively in real-world scenarios.
Tartalomjegyzék:
A brief introduction to machine learning and multivariate statistics.- Matrix algebra.- Managing data in R.- Graphical illustration of multivariate data.- Multivariate relationships.- PCA and PCoA.- Linear discriminant analysis.- Distances in space.- Multivariate statistical tests.- Classification and performance metrics.- Supervised Machine Learning.- Clustering.- PCR, PLS and Lasso regression.- Case studies.- Anwers to exercises.
Több
