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Anwendung von Machine Learning mit R

Zusammenfassung

Machine Learning lässt sich in das Überwachte Lernen, das Unüberwachte Lernen und das Bestärkende Lernen unterteilen. In diesem Kapitel werden die Anwendung diverser Methoden für die Regression, Klassifikation und das Clustering vorgestellt. Darüber hinaus wird erklärt, wie Unüberwachtes Lernen bei der Erstellung von Assoziationsregeln (Warenkorbanalyse) hilft, die dann als Grundlage für Empfehlungssysteme und die Optimierung von Cross-Selling-verfahren dienen.

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Heesen, B. (2023). Anwendung von Machine Learning mit R. In: Künstliche Intelligenz und Machine Learning mit R. Springer Gabler, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-41576-1_7

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  • DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-658-41576-1_7

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  • Publisher Name: Springer Gabler, Wiesbaden

  • Print ISBN: 978-3-658-41575-4

  • Online ISBN: 978-3-658-41576-1

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