Modélisation prédictive et apprentissage statistique avec R. 2e édition revue et augmentée

Une référence pour les étudiants et enseignants à l'heure du Big Data et de IA Issu de formations devant des publics variés, cet ouvrage présente les principales méthodes de modélisation statistique et de machine learning, à travers le conducteur d'une étude de cas. Chaque méthode fait l'objet d'un rappel de cours et est accompagnée de références bibliographiques, puis est mise en oeuvre avec des explications détaillées sur les calculs e ectués, les interprétations des résultats et jusqu'aux astuces de programmation permettant d'optimiser les temps de calcul. À ce sujet, une annexe est consacrée au traitement des données massives. La mise en oeuvre s'appuie sur le logiciel libre R, qui est devenu la lingua franca de la statistique et de la data science. C'est le logiciel le plus répandu dans le monde universitaire, mais il a aussi conquis le monde de l'entreprise, à tel point que tous les logiciels commerciaux proposent désormais une interface avec R.