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Machine-learning Techniques in Economics

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New Tools for Predicting Economic Growth, SpringerBriefs in Economics

ISBN: 3319690132
ISBN 13: 9783319690131
Autor: Basuchoudhary, Atin/Bang, James T/Sen, Tinni
Verlag: Springer Verlag GmbH
Umfang: vi, 94 S., 1 s/w Illustr., 19 farbige Illustr., 94 p. 20 illus., 19 illus. in color.
Erscheinungsdatum: 08.01.2018
Auflage: 1/2018
Produktform: Kartoniert
Einband: Kartoniert

Offers a guide to how machine learning techniques can improve predictive power in answering economic questionsProvides R codes to help guide the researcher in applying machine learning techniques using the R packageUses partial dependence plots to tease out non-linear effects of explanatory variables on the dependent variables

Artikelnummer: 2832427 Kategorie:

Beschreibung

Offers a guide to how machine learning techniques can improve predictive power in answering economic questions  Provides R codes to help guide the researcher in applying machine learning techniques using the R package Uses partial dependence plots to tease out non-linear effects of explanatory variables on the dependent variables

Herstellerkennzeichnung:


Springer Verlag GmbH
Tiergartenstr. 17
69121 Heidelberg
DE

E-Mail: juergen.hartmann@springer.com

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