Data science pour l'agriculture et l'environnement : méthodes et applications avec R et Python / David Makowski (2021)

Public ISBD Titre : Data science pour l'agriculture et l'environnement : méthodes et applications avec R et Python Type de document : Ouvrage Auteurs : David Makowski, Auteur Editeur : Paris : Ellipses Année de publication : 2021 Collection : Formations & Techniques Importance : 256 p ISBN/ISSN/EAN : 978-2-340-04577-4 Langues : Français (fre) Catégories : [Motbis 2025] agriculture [Motbis 2025] analyse des données [Motbis 2025] analyse statistique [Motbis 2025] logiciel Index. décimale : DJ-0 Généralités Note de contenu : 1 - Objectif de la data science 2 - La régression pénalisée 3 - Régression linéaire avec variables corrélées 4 - Les séparateurs à vastes marges (SVM) 5 - Arbres et forêts aléatoires 6 - Réseaux de neurones 7 - Apprentissage non supervisée 8 - Evaluation Data science pour l'agriculture et l'environnement : méthodes et applications avec R et Python [Ouvrage] / David Makowski, Auteur . - Paris : Ellipses, 2021 . - 256 p. - (Formations & Techniques) . ISBN : 978-2-340-04577-4 Langues : Français (fre) Catégories : [Motbis 2025] agriculture [Motbis 2025] analyse des données [Motbis 2025] analyse statistique [Motbis 2025] logiciel Index. décimale : DJ-0 Généralités Note de contenu : 1 - Objectif de la data science 2 - La régression pénalisée 3 - Régression linéaire avec variables corrélées 4 - Les séparateurs à vastes marges (SVM) 5 - Arbres et forêts aléatoires 6 - Réseaux de neurones 7 - Apprentissage non supervisée 8 - Evaluation

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Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
DOC-00005344	DJ-0145	Livre	Salle de lecture	Documentaires	Disponible

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