Einführung in die empirische Kausalanalyse und Machine Learning mit R
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Beschreibung
"Einführung in die empirische Kausalanalyse und Machine Learning mit R" von Alexander Spermann bietet eine umfassende Einführung in die Methoden der Kausalanalyse und des maschinellen Lernens unter Verwendung der Programmiersprache R. Das Buch richtet sich an Studierende, Forschende und Praktiker, die ein tieferes Verständnis für die Analyse kausaler Zusammenhänge entwickeln möchten. Spermann beginnt mit den Grundlagen der Kausalanalyse und erläutert wichtige Konzepte wie kausale Effekte, Identifikation und Schätzung. Er kombiniert theoretische Erklärungen mit praktischen Beispielen und zeigt, wie diese Methoden in R implementiert werden können. Darüber hinaus behandelt das Buch verschiedene Techniken des maschinellen Lernens, einschließlich überwachtem und unüberwachtem Lernen, Entscheidungsbäumen und Random Forests. Durch zahlreiche Anwendungsbeispiele aus verschiedenen Forschungsbereichen wird den Lesern ein praxisnaher Zugang zu diesen komplexen Themen ermöglicht. Das Buch schließt mit einem Ausblick auf aktuelle Entwicklungen im Bereich der Datenwissenschaften ab. Insgesamt bietet es eine wertvolle Ressource für alle, die ihre Fähigkeiten in der Datenanalyse erweitern möchten.
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