Hands-On Machine Learning with R av Brad Boehmke, Brandon M. (University of Cincinnati Cincinnati USA) Greenwell

Boken "Hands-On Machine Learning with R" tilbyr en praktisk og anvendt tilnærming til læring og utvikling av intuisjon om de mest populære metodene innen maskinlæring i dag. Den fungerer som en guide for praktikere i maskinlæringsprosessen og tar sikte på å hjelpe leserne med å anvende maskinlæringsverktøyene i R. Dette inkluderer bruken av ulike R-pakker som glmnet, h2o, ranger, xgboost, keras og flere, for å modellere og oppnå innsikt fra sine data. Boken fremhever en praktisk tilnærming som gir leserne en intuitiv forståelse av maskinlæringskonsepter gjennom konkrete eksempler, med bare et minimalt fokus på teori. I løpet av lesningen vil man bli kjent med hele maskinlæringsprosessen, inkludert funksjonsingeniørarbeid, gjentaking, justering av hyperparametere, evaluering av modeller og tolkning. Leserne vil også bli introdusert for kraftige algoritmer som regulert regresjon, tilfeldige skoger, gradient boosting-maskiner, dyp læring og generaliserte lav-rangmodeller.