机器学习与R语言实战 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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丘祐玮 著，潘怡 译

图书标签:

• 机器学习
• R语言
• 数据分析
• 统计学习
• 数据挖掘
• 算法
• 实战
• 编程
• 数据科学
• 模型构建

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111535959

版次：1

商品编码：11937122

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 数据分析与决策技术丛书

开本：16开

出版时间：2016-05-01

用纸：胶版纸

页数：338

编辑推荐

　　

涵盖100多种数据分析和构建预测模型的实用方法，并提供简单易实现的R源码

用R进行数据分析已经成为各种机构的关注焦点。R让没有深厚的数学背景、仅对基本概念有一点直观理解的人们可以相当有效和仔细地考察他们的数据。
　　本书通过展示各种使用R来生成专业分析报告的方法来使你更上一层楼。它提供了各类数据分析和机器学习示例，并且准备好了所需的数据供读者立即尝试。同时书中详细讲解了如何快速调整示例代码来适应自己的需求，这将大大节约从零开始构建代码所需要的时间。
　　
　　通过阅读本书，你将学到：
　　将数据导入R环境并为分析做好准备工作
　　执行探索性数据分析并生成有意义的数据可视化结果
　　应用一些机器学习技术来分类或者回归
　　借助数据归约技术来处理大型数据集
　　从时间序列数据中抽取特征并基于它预测未来
　　如何从社交网络数据中抽取出可行信息
　　实施地理空间分析
　　通过报告来呈现令人信服的分析结论，并建立一个架构让他人也能与数据交互

内容简介

　　

现在，越来越多的人开始接触并考虑引入大数据技术来促进公司产品的销售以获得更多利润，而机器学习已经成为除统计以外一种新的分析方法，采用学习算法既能提高数据模型的预测精准度，又确保了对商务活动及其发展过程的预测能够脱离人脑计算能力的局限，使面向大数据的分析处理在依托计算机大规模计算能力下得以完成。
　　本书由资深数据科学家亲笔撰写，借助当前机器学习和数据分析领域*常用的工具R语言，深入浅出地介绍了采用R语言进行数据分析及构建预测模型的100多种实用方法，包括分类、回归、聚类、关联分析等常用机器学习算法的实现，每一个算法都通过具体案例详细说明构建模型、实现模型以及评价模型的过程。而且书中还系统讲解了相关的R语言基础知识，包括环境准备以及数据转换、分析和结果可视化的方法。此外，还详细展示了使用RHadoop处理和分析海量数据的过程。
　　本书融合了作者在实践机器学习算法来完成数据分析方面的诸多心得，并且书中所有源代码和实验数据在配套的网站上都可以免费下载，相信阅读完本书并亲自动手完成书中所有算法案例后，你将对机器学习和R语言都有更深入的了解，设计学习算法来发现隐藏在数据中有价值的模式也不再是遥不可及的目标。　　

本书共11章。第1章介绍如何创建一个可用的R环境和基本的R命令；第2章讲述如何使用R语言进行探索性数据分析；第3章重点探讨数据采样和概率分布的概念；第4章探讨因变量和解释变量集合之间的线性关系；第5章介绍基于树的分类器：K近邻分类器、逻辑回归分类器以及朴素贝叶斯分类器；第6章神经网络和支持向量机；第7章展示一些模型评估的方法；第8章探讨集成分类器；第9章讲述多种聚类算法；第10章介绍关联分析和序列挖掘；第11章介绍如何从原始变量中选择和抽取特征；第12章讨论大数据分析（R和Hadoop）。
　　

作者简介

丘祐玮（Yu-Wei Chiu）
Largit Data公司创始人，资深数据科学家，之前曾就职于Trend Micro公司，主要负责为商务智能及客户关系管理系统构建大型数据处理平台。他专注于在数据分析中使用Spark和Hadoop技术来实现海量数据挖掘。同时，他还是一位资深讲师，在各类Python、 R、 Hadoop及相关会议上多次分享技术报告。

目录

译者序
前言
作者简介
审校者简介
第1章　基于R实践机器学习 1
1.1　简介 1
1.2　下载和安装R 3
1.3　下载和安装RStudio 10
1.4　包的安装和加载 13
1.5　数据读写 15
1.6　使用R实现数据操作 18
1.7　应用简单统计 22
1.8　数据可视化 25
1.9　获取用于机器学习的数据集 28
第2章　挖掘RMS Titanic数据集 32
2.1　简介 32
2.2　从CSV文件中读取Titanic数据集 33
2.3　根据数据类型进行转换 36
2.4　检测缺失值 38
2.5　插补缺失值 40
2.6　识别和可视化数据 43
2.7　基于决策树预测获救乘客 50
2.8　基于混淆矩阵验证预测结果的准确性 53
2.9　使用ROC曲线评估性能 55
第3章　R和统计 58
3.1　简介 58
3.2　理解R中的数据采样 59
3.3　在R中控制概率分布 59
3.4　在R中进行一元描述统计 64
3.5　在R中进行多元相关分析 67
3.6　进行多元线性回归分析 69
3.7　执行二项分布检验 71
3.8　执行t检验 73
3.9　执行Kolmogorov-Smirnov检验 76
3.10　理解Wilcoxon秩和检验及Wilcoxon符号秩检验 78
3.11　实施皮尔森卡方检验 80
3.12　进行单因素方差分析 82
3.13　进行双因素方差分析 85
第4章　理解回归分析 90
4.1　简介 90
4.2　调用lm函数构建线性回归模型 90
4.3　输出线性模型的特征信息 93
4.4　使用线性回归模型预测未知值 94
4.5　生成模型的诊断图 96
4.6　利用lm函数生成多项式回归模型 98
4.7　调用rlm函数生成稳健线性回归模型 99
4.8　在SLID数据集上研究线性回归案例 101
4.9　基于高斯模型的广义线性回归 107
4.10　基于泊松模型的广义线性回归 109
4.11　基于二项模型的广义线性回归 111
4.12　利用广义加性模型处理数据 112
4.13　可视化广义加性模型 114
4.14　诊断广义加性模型 116
第5章　分类I——树、延迟和概率 119
5.1　简介 119
5.2　准备训练和测试数据集 119
5.3　使用递归分割树建立分类模型 121
5.4　递归分割树可视化 124
5.5　评测递归分割树的预测能力 126
5.6　递归分割树剪枝 128
5.7　使用条件推理树建立分类模型 130
5.8　条件推理树可视化 131
5.9　评测条件推理树的预测能力 132
5.10　使用k近邻分类算法 134
5.11　使用逻辑回归分类算法 137
5.12　使用朴素贝叶斯分类算法 142
第6章　分类II—神经网络和SVM 146
6.1　简介 146
6.2　使用支持向量机完成数据分类 147
6.3　选择支持向量机的惩罚因子 149
6.4　实现SVM模型的可视化 152
6.5　基于支持向量机训练模型实现类预测 154
6.6　调整支持向量机 157
6.7　利用neuralnet包训练神经网络模型 161
6.8　可视化由neuralnet包得到的神经网络模型 164
6.9　基于neuralnet包得到的模型实现类标号预测 166
6.10　利用nnet包训练神经网络模型 168
6.11　基于nnet包得到的模型实现类标号预测 170
第7章　模型评估 173
7.1　简介 173
7.2　基于k折交叉验证方法评测模型性能 173
7.3　利用e1071包完成交叉验证 175
7.4　利用caret包完成交叉检验 176
7.5　利用caret包对变量重要程度排序 177
7.6　利用rminer包对变量重要程度排序 180
7.7　利用caret包找到高度关联的特征 181
7.8　利用caret包选择特征 182
7.9　评测回归模型的性能 187
7.10　利用混淆矩阵评测模型的预测能力 189
7.11　利用ROCR评测模型的预测能力 191
7.12　利用caret包比较ROC曲线 193
7.13　利用caret包比较模型性能差异 196
第8章　集成学习 199
8.1　简介 199
8.2　使用bagging方法对数据分类 200
8.3　基于bagging方法进行交叉验证 203
8.4　使用boosting方法对数据分类 204
8.5　基于boosting方法进行交叉验证 207
8.6　使用gradient boosting方法对数据分类 208
8.7　计算分类器边缘 213
8.8　计算集成分类算法的误差演变 216
8.9　使用随机森林方法对数据分类 218
8.10　估算不同分类器的预测误差 223
第9章　聚类 226
9.1　简介 226
9.2　使用层次聚类处理数据 227
9.3　将树分成簇 231
9.4　使用k均值方法处理数据 234
9.5　绘制二元聚类图 237
9.6　聚类算法比较 239
9.7　从簇中抽取轮廓信息 241
9.8　获得优化的k均值聚类 242
9.9　使用密度聚类方法处理数据 244
9.10　使用基于模型的聚类方法处理数据 248
9.11　相异度矩阵的可视化 251
9.12　使用外部验证评估聚类效果 253
第10章　关联分析和序列挖掘 256
10.1　简介 256
10.2　将数据转换成事务数据 257
10.3　展示事务及关联 258
10.4　使用Apriori规则完成关联挖掘 261
10.5　去掉冗余规则 266
10.6　关联规则的可视化 267
10.7　使用Eclat挖掘频繁项集 270
10.8　生成时态事务数据 273
10.9　使用cSPADE挖掘频繁时序模式 276
第11章　降维 279
11.1　简介 279
11.2　使用FSelector完成特征筛选 280
11.3　使用PCA进行降维 283
11.4　使用scree测试确定主成分数 287
11.5　使用Kaiser方法确定主成分数 289
11.6　使用主成分分析散点图可视化多元变量 290
11.7　使用MDS进行降维 293
11.8　使用SVD进行降维 297
11.9　使用SVD进行图像压缩 299
11.10　使用ISOMAP进行非线性降维 302
11.11　使用局部线性嵌入法进行非线性降维 306
第12章　大数据分析（R和Hadoop） 310
12.1　简介 310
12.2　准备RHadoop环境 311
12.3　安装rmr2 314
12.4　安装rhdfs 315
12.5　在rhdfs中操作HDFS 316
12.6　在RHadoop中解决单词计数问题 318
12.7　比较R MapReduce程序和标准R程序的性能差别 320
12.8　测试和调试rmr2程序 321
12.9　安装plyrmr 323
12.10　使用plyrmr处理数据 324
12.11　在RHadoop中实施机器学习 327
12.12　在Amazon EMR环境中配置RHadoop机群 330
附录A　R和机器学习的资源 335
附录B　Titanic幸存者的数据集 337

前言/序言

　　如今，大数据在诸多领域已经成为一个时髦的热门词汇，越来越多的人开始接触并考虑引入这一技术以促进公司产品的销售获得更多利润。然而，数据的采集、聚集以及可视化仅仅是数据分析整体工程的一部分，要从数据中抽取出有价值的信息才是一项有挑战性的新工作。
　　大多数研究人员习惯依据历史样本数据进行统计分析，这种处理方法的弊端在于从统计分析中能够获得的信息十分有限。事实上，科学家们经常要解决从目标数据中发现被隐藏的模式以及探索未知关系的问题。目前，机器学习已经逐渐成为除统计分析以外的一种新的分析方法，它使用学习算法，结合输入的样本数据，能够得到更加精确的预测模型。通过机器学习，商业操作及其发展趋势的分析不再局限于人脑层面的思考，机器层面的分析使企业能够在大数据中发现潜在价值。
　　R语言是目前机器学习和数据分析领域最常用的工具，开源和免费的优势使得它成为最受数据科学家们欢迎的主流语言。R语言为用户提供了丰富的学习包和可视化函数，用户不需要掌握任何分析过程背后数学模型的细节就能很简单地通过R语言在数据集上执行机器学习算法，快捷地完成数据分析任务。
　　本书采取了务实的方法介绍如何使用R语言来实践机器学习。全书共12章，每章包含若干小节，当读者循序渐进地学习完每一小节后，将能够使用数目繁多的机器学习包构建自己的预测模型。
　　本书首先引导读者学会搭建一个R语言环境并使用简单的R命令来观察数据。接下来读者将学习利用机器学习算法进行统计分析并评价生成模型，以及如何使R语言与Hadoop结合以构建大型数据分析平台。本书所涉及的全部机器学习案例都附带了详细的说明。
　　我们相信，读完这本书你将发现机器学习从来没有这样容易。
　　章节内容第1章介绍了如何创建一个可用的R环境和基本的R命令，包括数据读取、数据操纵、简单的统计分析以及数据的可视化。
　　第2章介绍了如何使用R语言进行探索性数据分析，以Titanic数据为例，探讨了数据的转换、分析以及结果的可视化。我们建立了一个预测模型，来判断泰坦尼克号可能的幸存者。
　　第3章首先重点探讨了数据采样和概率分布的概念，然后演示了对数据进行统计描述和统计推断性统计的过程。
　　第4章探讨一个因变量（响应变量）和一组或多组独立的（预测量）解释变量之间的线性关系。读者将学习使用各类回归模型来解释数值间的关联，同时还将学习运用合适的模型对连续变量进行预测。
　　第5章介绍基于树的分类器、k近邻分类器、逻辑回归分类器以及朴素贝叶斯分类器。为了帮助读者们能够更好地理解分类器的工作方式，这一章提供了一个基于电信数据集的用户分类实例。
　　第6章介绍了两种复杂但功能强大的分类算法：神经网络和支持向量机。尽管这些方法从根本而言难度都较大，但通过这一章的学习，读者会发现在R语言里使用这些算法做出精确的预测是一件非常容易的事情。
　　第7章展示一些评估模型性能的方法，通过这些检验方法，我们能够从中挑选出最优化的模型应用于预测。
　　第8章探讨集成分类器，相对于单一分类器，集成分类器在分类和回归处理方面具有更多优势。而鉴于其在很多数据预测比赛中的良好表现，读者更应该了解在项目中如何使用集成分类器。
　　第9章讨论多种聚类算法。通过聚类，我们能够发现对象间的共性，该章使用聚类算法对顾客进行划分，同时比较了不同聚类算法之间的差异。
　　第10章讨论了如何发现事务数据中所隐含的常见模式和关联项。
　　第11章介绍如何从原始变量中选择和抽取特征。借助降维，我们能够消除冗余特征对分析结果的影响，并降低计算的代价以避免模型的过度适应。该章将借助一个具体的图像压缩和存储案例解释降维方法。
　　第12章介绍RHadoop处理和海量数据分析，以及如何使用RHadoop。该章依次介绍了RHadoop环境的构建，使用机器学习方法处理实际的海量数据集，最后该章探讨了使用亚马逊弹性计算云（Amazon EC2）服务来部署RHadoop集群。
　　附录A提供R和与机器学习相关的所有资源。
　　附录B提供泰坦尼克号幸存者的数据集。
　　学习指南如果希望实践本书中的案例，你需要一台安装了R语言包并且能够访问Internet的计算机。读者可以从下载安装程序，详细的安装说明可以在本书第1章中找到。
　　本书所提供的全部示例程序都已经在R 3.1.2版本+Windows环境下测试成功，这些示例也同样适用于安装在Mac OS X以及类UNIX OS系统上的最新版本的R语言包。
　　本书面向的读者本书适合那些希望了解并掌握R语言实践机器学习完成数据观察的读者，我们在书中介绍了R语言的基础知识，那些具备基本编程能力或了解机器学习算法的读者们能够在学习本书后有所收获，但如果读者没有任何R语言的基础也没有关系。

探索未知的边界：算法、数据与智慧的交响 我们生活在一个信息爆炸的时代，数据如同潮水般涌来，蕴藏着巨大的价值与无限可能。如何从海量数据中提炼洞见，如何让机器理解并模拟人类的智慧，如何驾驭这股强大的力量，驱动创新与进步？本书将带领您深入这场激动人心的探索之旅，解锁算法的奥秘，驾驭数据的力量，触碰智慧的边界。 这不是一本简单的编程手册，也不是枯燥的理论堆砌。 本书旨在构建一个完整的知识体系，让您不仅能够理解机器学习的核心思想，更能亲手实践，解决实际问题。我们将从最基础的概念出发，逐步深入到各种先进的算法模型，并结合丰富的案例，展示它们在不同领域的应用。 第一篇：基石——理解数据与算法的语言 在踏上机器学习的征程之前，我们必须首先熟悉它的基本语言：数据与算法。 第一章：数据的世界——认识你的材料 在任何数据科学项目，无论是统计分析、数据可视化还是机器学习，数据的质量和理解都至关重要。本章将带您走进数据的世界，了解数据的不同类型，如结构化数据（表格数据）、非结构化数据（文本、图像、音频）以及半结构化数据。我们将探讨数据的来源，如何获取和收集数据，以及数据在存储和表示上的多样性。 数据类型与结构： 深入理解数值型（离散、连续）、类别型（名义、有序）等数据类型，以及它们在实际应用中的意义。 数据来源与获取： 探索各种数据源，如数据库、API、网络爬虫、传感器数据等，并学习如何合法、有效地获取数据。 数据表示与存储： 了解数据在计算机中的存储形式，如文件格式（CSV, JSON, XML）、数据库（SQL, NoSQL）以及内存中的数据结构。 数据质量的重要性： 认识到数据不完整、不准确、不一致等问题对后续分析和模型性能的巨大影响，并初步了解数据清洗的必要性。 初探数据探索性分析（EDA）： 引入EDA的概念，了解其目的在于通过可视化和统计摘要来理解数据的分布、识别模式、检测异常值，为后续建模奠定基础。 第二章：算法的召唤——开启智能之门 算法是机器学习的灵魂，是机器执行智能任务的核心。本章将为您揭开算法的面纱，理解它们如何赋予机器学习和决策的能力。 什么是算法？ 从概念上解释算法，理解其作为一系列指令或规则，用于解决特定问题的本质。 机器学习的类型： 详细介绍监督学习、无监督学习和强化学习这三大主要机器学习范式，并通过生动的例子阐述它们的区别与应用场景。 监督学习： 讲解目标变量已知的情况，如分类（识别垃圾邮件）和回归（预测房价）。 无监督学习： 介绍目标变量未知的情况，如聚类（用户分群）和降维（特征提取）。 强化学习： 探索通过试错学习来优化决策序列，以最大化累积奖励。 学习过程的本质： 理解模型如何通过数据进行“学习”，即参数的调整和模式的识别。 模型评估的重要性： 初步引入模型评估的概念，认识到衡量模型性能的标准，如准确率、召回率、F1分数等，为后续的模型选择和调优打下基础。 常见的算法家族预览： 简要介绍一些即将深入探讨的算法家族，如线性模型、树模型、支持向量机、神经网络等，激发读者的学习兴趣。 第二篇：核心——掌握主流机器学习算法 本篇将是本书的重头戏，我们将深入剖析一系列经典且强大的机器学习算法，理解它们的原理、优缺点以及适用场景。 第三章：线性模型的优雅——预测与分类的基础 线性模型是最基础也是最常用的机器学习模型之一。本章将从线性回归和逻辑回归出发，揭示它们如何通过线性关系来解决预测和分类问题。 线性回归： 原理讲解： 深入剖析最小二乘法，理解如何找到最佳拟合直线。 模型假设与局限性： 探讨线性回归的前提条件，如线性关系、独立性、同方差性、正态分布等，以及其在非线性数据上的局限性。 模型评估指标： 介绍R²分数、均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）等，用于评估回归模型的性能。 特征工程初步： 探讨如何通过添加多项式特征、交互项等来扩展线性模型的表达能力。 逻辑回归： 从线性到概率： 讲解Sigmoid函数如何将线性输出转化为概率。 损失函数与优化： 介绍交叉熵损失函数，以及梯度下降等优化算法如何训练模型。 决策边界： 理解逻辑回归如何通过决策边界进行二分类。 多分类扩展： 介绍One-vs-Rest（OvR）和Softmax回归等处理多分类问题的方法。 评估指标： 关注混淆矩阵、准确率、精确率、召回率、F1分数、AUC等。 第四章：树的智慧——决策的艺术 决策树是一种直观且易于解释的模型，它将复杂的问题分解成一系列简单的决策。本章将深入探讨决策树的构建、剪枝以及在分类和回归任务中的应用。 决策树的构建： 信息增益与基尼不纯度： 讲解如何选择最佳分裂特征，如ID3、C4.5算法中的信息增益，以及CART算法中的基尼不纯度。 递归划分： 理解决策树如何通过递归地划分数据集来构建模型。 防止过拟合： 树的剪枝： 介绍预剪枝和后剪枝策略，以避免模型过度学习训练数据。 最小叶子节点样本数： 探讨如何限制叶子节点包含的最小样本数。 CART回归树： 介绍如何构建用于回归任务的决策树。 应用场景： 展现决策树在金融风控、医疗诊断等领域的应用。 第五章：集成学习的力量——合众致远 集成学习通过组合多个学习器来获得比单一学习器更优越的性能。本章将介绍几种强大的集成学习方法，它们是现代机器学习中不可或缺的工具。 Bagging： 自助采样： 解释Bagging如何通过从原始数据集中有放回地抽取样本来构建多个训练集。 随机森林： 重点介绍随机森林，它在Bagging的基础上引入了特征随机性，进一步提高了模型的鲁棒性。 优点与缺点： 分析随机森林的优势（减少方差、鲁棒性强）和潜在不足。 Boosting： 序列化学习： 讲解Boosting如何顺序地训练弱学习器，并逐渐关注被错误分类的样本。 AdaBoost： 介绍AdaBoost算法的基本原理和工作流程。 Gradient Boosting（GBM）： 深入理解Gradient Boosting，它通过梯度下降的方式优化损失函数，是目前最强大的集成学习方法之一。 XGBoost, LightGBM, CatBoost： 重点介绍这些在实践中表现出色的GBM变体，包括它们的优化技巧和性能提升。 Stacking： 介绍如何使用一个元学习器来组合多个基学习器的预测结果。 集成学习的应用： 演示集成学习在各种复杂问题中的成功应用，如图像识别、自然语言处理等。 第六章：支持向量机的魅力——找到最佳边界 支持向量机（SVM）是一种强大且在很多分类任务中表现出色的模型。本章将深入探讨SVM的原理，特别是其在高维空间中找到最优超平面的能力。 线性SVM： 最大间隔分类器： 理解SVM如何寻找能够最大化不同类别样本之间间隔的超平面。 核技巧（Kernel Trick）： 讲解核函数如何将数据映射到高维空间，从而解决线性不可分问题，如多项式核、径向基函数（RBF）核。 软间隔SVM： 介绍如何处理噪声和异常值，允许一定程度的误分类。 非线性SVM： 核函数的选择： 探讨不同核函数对模型性能的影响。 参数C的含义： 理解正则化参数C在软间隔SVM中的作用。 SVM在回归中的应用（SVR）： 介绍支持向量回归机如何解决回归问题。 SVM的优缺点与适用场景： 总结SVM的优势（在高维空间表现优异、泛化能力强）以及其计算复杂度较高的缺点。 第七章：神经网络与深度学习的黎明——模拟人脑 神经网络是模拟人脑神经元连接而成的计算模型，它是深度学习的基础。本章将为您打开神经网络的大门，理解其基本结构和工作原理，并初步接触深度学习的强大能力。 神经元模型： 感知机： 从最简单的感知机模型开始，理解其基本工作原理。 多层感知机（MLP）： 介绍包含隐藏层的神经网络结构，以及激活函数（ReLU, Sigmoid, Tanh）的作用。 前向传播与反向传播： 前向传播： 理解输入数据如何通过网络层层传递，最终产生输出。 反向传播算法： 核心讲解反向传播算法，它是训练多层神经网络的关键，通过链式法则计算梯度，并更新权重。 损失函数与优化器： 再次强调损失函数的重要性，并介绍SGD、Adam等更先进的优化器。 浅层神经网络的应用： 展示浅层神经网络在一些基础分类和回归任务中的应用。 深度学习的初步概念： 引入深度学习的定义，即具有多个隐藏层的神经网络，以及其在处理复杂数据（图像、文本、语音）方面的巨大潜力。 第三篇：进阶——深入探索与实践 在掌握了基本算法后，我们将进一步深入，学习更高级的技术，并注重模型的评估、调优与部署。 第八章：模型评估与调优——让模型更上一层楼 一个好的模型不仅需要强大的算法，更需要精细的评估和调优。本章将教会您如何科学地评估模型性能，并掌握各种技术来提升模型的泛化能力。 训练集、验证集与测试集： 强调划分数据集的重要性，以及它们在模型训练、调优和最终评估中的作用。 交叉验证： K折交叉验证： 详细介绍K折交叉验证，它是一种更 robust 的模型评估方法。 留一法交叉验证： 介绍其特殊情况。 评估指标的深入理解： 分类： 再次深入探讨准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线、AUC值，并理解它们在不同场景下的适用性。 回归： 详细介绍MAE、MSE、RMSE、R²分数。 模型选择： 如何根据业务需求和评估指标来选择最适合的模型。 超参数调优： 网格搜索（Grid Search）： 介绍如何系统地搜索最佳超参数组合。 随机搜索（Random Search）： 讲解随机搜索的效率优势。 贝叶斯优化（Bayesian Optimization）： 引入一种更智能的超参数优化方法。 偏差-方差权衡（Bias-Variance Tradeoff）： 深刻理解过拟合（高方差）和欠拟合（高偏差）的概念，以及如何通过正则化、特征选择等手段来平衡它们。 第九章：特征工程的艺术——让数据说话 “Garbage in, garbage out.” 特征工程是将原始数据转化为模型可理解、可利用的特征的关键步骤，其质量直接影响模型的性能。本章将带您领略特征工程的艺术。 特征理解与创造： 领域知识的应用： 强调将业务领域知识融入特征设计的重要性。 特征交互与组合： 如何通过特征之间的乘法、加法等组合来提取更深层的信息。 多项式特征、对数转换等： 介绍常见的特征变换方法。 特征预处理： 缺失值处理： 填充（均值、中位数、众数）、删除、模型预测等方法。 异常值检测与处理： IQR法、Z-score法等。 数据标准化与归一化： Min-Max Scaler, Standard Scaler，理解它们的作用和适用场景。 特征选择： 过滤法（Filter Methods）： 基于统计指标（如相关系数、互信息）进行特征选择。 包装法（Wrapper Methods）： 使用模型性能作为评估标准进行特征选择（如递归特征消除）。 嵌入法（Embedded Methods）： 在模型训练过程中进行特征选择（如Lasso回归的L1正则化）。 处理类别特征： 独热编码（One-Hot Encoding）： 详细介绍其原理和局限性。 标签编码（Label Encoding）： 介绍其适用场景。 目标编码（Target Encoding）： 介绍一种更强大的类别特征编码方法。 特征工程在不同领域的应用： 结合实际案例，展示文本特征（TF-IDF, Word Embeddings）和图像特征（SIFT, SURF）的提取与应用。 第十章：无监督学习的探索——发现隐藏的模式 在没有明确目标标签的情况下，无监督学习能够帮助我们发现数据中隐藏的结构和模式。本章将深入探索聚类和降维等无监督学习技术。 聚类算法： K-Means聚类： 详细讲解K-Means的原理、步骤和优缺点。 层次聚类： 介绍凝聚型和分裂型层次聚类。 DBSCAN聚类： 探讨基于密度的聚类方法，它能发现任意形状的簇。 聚类评估： 介绍轮廓系数（Silhouette Coefficient）等指标。 降维技术： 主成分分析（PCA）： 深入理解PCA的原理，如何通过线性变换找到数据方差最大的方向。 t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）： 介绍t-SNE在可视化高维数据时的强大能力。 线性判别分析（LDA）： （虽然LDA是监督学习，但在特征提取层面常被提及）简单提及LDA在降维的同时保留类别信息。 无监督学习的应用： 演示在用户分群、异常检测、推荐系统等领域的应用。 第四篇：实践与应用——让智慧落地 理论知识最终需要通过实践来检验和应用。本篇将带领您将所学知识付诸实践，并了解模型在真实世界中的部署和应用。 第十一章：真实世界的挑战——项目实战 理论的学习离不开实践的检验。本章将通过一系列精心设计的项目，让您亲身体验机器学习在解决实际问题中的全过程，从数据准备到模型部署。 项目一：客户流失预测（二分类问题） 业务场景分析： 理解客户流失的业务影响。 数据收集与预处理： 模拟收集客户数据，进行清洗、特征工程。 模型选择与训练： 尝试逻辑回归、随机森林、XGBoost等模型。 模型评估与调优： 使用交叉验证，优化超参数。 结果解读与业务建议： 如何将模型结果转化为可执行的业务策略。 项目二：房屋价格预测（回归问题） 业务场景分析： 理解房价预测的重要性。 特征工程： 重点关注地理位置、房屋特征等。 模型选择与训练： 尝试线性回归、Lasso、Ridge、Gradient Boosting Regressor。 模型评估与调优： 关注MSE, RMSE, R²分数。 模型解释性： 尝试理解哪些因素对房价影响最大。 项目三：文本情感分析（多分类/二分类问题） 业务场景分析： 理解用户评论、社交媒体情绪分析。 文本预处理： 分词、去停用词、词干提取/词形还原。 文本特征表示： TF-IDF, Word Embeddings (Word2Vec, GloVe)。 模型选择与训练： 尝试朴素贝叶斯、SVM、简单的神经网络。 模型评估： 关注准确率、F1分数。 第十二章：模型部署与应用——让智能服务于人 构建了一个优秀的模型只是第一步，如何让模型在实际应用中发挥价值，是最终的目标。本章将探讨模型部署的流程与考虑因素。 模型序列化与持久化： 学习如何将训练好的模型保存下来，以便后续加载使用（如使用pickle, joblib）。 API接口开发： 介绍如何将模型封装成Web API（如使用Flask, FastAPI），供其他应用程序调用。 批处理预测： 了解如何对大量数据进行批量预测。 实时预测： 讨论构建低延迟的实时预测系统的挑战。 模型监控与更新： 讲解模型在生产环境中可能面临的性能衰减问题，以及如何进行监控和定期更新。 M LOps (Machine Learning Operations) 概念介绍： 引入MLOps的理念，强调自动化、可重复性和可靠性在模型生命周期管理中的重要性。 第十三章：前沿展望——机器学习的未来 机器学习领域日新月异，新的技术和应用层出不穷。本章将为您展望机器学习的未来发展趋势，激发您持续学习的动力。 深度学习的持续演进： 卷积神经网络（CNN）： 介绍CNN在图像识别、计算机视觉领域的巨大成功。 循环神经网络（RNN）与长短期记忆网络（LSTM）： 探讨RNN在序列数据处理，如自然语言处理、时间序列分析中的应用。 Transformer模型： 重点介绍Transformer在自然语言处理领域的革命性影响，以及其在其他领域的潜力。 强化学习的突破： 介绍AlphaGo等案例，展望强化学习在游戏、机器人、自动驾驶等领域的广阔前景。 可解释性AI（XAI）： 讨论在模型越来越复杂的情况下，如何理解模型的决策过程，增强用户信任。 联邦学习（Federated Learning）： 介绍在保护用户隐私的前提下进行模型训练的新范式。 自动化机器学习（AutoML）： 展望自动化机器学习工具如何降低机器学习的门槛。 AI伦理与社会责任： 探讨AI发展过程中可能出现的伦理问题，以及我们应如何负责任地发展和应用AI技术。 结语 机器学习的旅程是一个不断学习、不断探索的过程。本书为您提供了坚实的基础和丰富的实践经验，但真正的力量在于您持续的好奇心和动手实践。愿您在这段旅程中，发现数据的无限可能，驾驭算法的强大力量，并用智慧创造更美好的未来。

评分☆☆☆☆☆

读完《机器学习与R语言实战》，我感觉自己像是获得了一把开启数据科学大门的钥匙。这本书的内容覆盖面非常广，从基础概念到高级算法，再到实际应用，几乎面面俱到。我最喜欢的部分是书中对各种算法的深入剖析，作者没有简单地罗列公式，而是用通俗易懂的语言解释了算法的内在逻辑。例如，在讲解支持向量机（SVM）时，作者详细阐述了“最大间隔”的思想，以及如何通过核函数处理非线性可分的情况，这让我豁然开朗。R语言代码的运用也是这本书的一大亮点。书中提供的代码示例非常规范且具有可操作性，我可以直接复制粘贴到R环境中运行，并对数据进行修改和实验。这种“动手实践”的学习方式，让我对算法的理解更加深刻，也培养了我独立解决问题的能力。书中的数据案例也很有代表性，涵盖了分类、回归、聚类等多种任务，这让我能够将学到的知识应用到不同的场景中。更让我惊喜的是，书中还涉及了模型的可解释性以及一些常见问题的排查方法，这些都是在实际工作中非常宝贵的经验。

评分☆☆☆☆☆

这本书真是让我大开眼界！作为一个对数据分析领域充满好奇但又相对新手的人，我一直想找一本既能入门又能深入的书籍。市面上的相关书籍琳琅满目，一开始确实有点不知所措。在朋友的推荐下，我选择了这本《机器学习与R语言实战》，事实证明这是个非常明智的决定。作者的讲解方式非常清晰易懂，对于我这种初学者来说，没有那种晦涩难懂的理论堆砌，而是循序渐进地引导我理解机器学习的基本概念和核心算法。书中的R语言代码示例更是点睛之笔，每一个例子都紧密结合理论，让我能够亲自上手实践，通过代码来感受算法的魅力。我尤其喜欢它在介绍算法时，不仅给出了数学原理，还用了生动的比喻和图示，这让那些原本抽象的概念变得触手可及。例如，在讲解决策树时，书中通过一个简单的预测天气的小例子，将分支和叶节点的关系描绘得淋漓尽致。阅读过程中，我感觉自己不再是旁观者，而是真正参与到了学习的过程中。而且，书中的案例也非常贴近实际应用，涉及到了图像识别、文本分析等多个领域，让我对机器学习的实际应用场景有了更直观的认识。我可以想象，未来在工作中遇到类似的问题时，这本书将成为我重要的参考资料。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构安排堪称完美，让我从入门到精通的整个学习路径都得到了很好的规划。我一直觉得学习一门新技术，如果能有一条清晰的路线图，会大大提高效率。这本书恰好做到了这一点。它首先从机器学习的基础知识讲起，包括监督学习、无监督学习、半监督学习等不同类型的学习方式，并简要介绍了它们的应用场景。然后，书中逐一深入讲解了各种经典的机器学习算法，比如线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）、聚类算法（如K-Means）、决策树、随机森林以及神经网络等。每一章节都围绕一个核心算法展开，先介绍算法的原理，再提供对应的R语言实现代码，最后通过实际数据集进行演示和结果分析。这种“理论+实践”的模式非常有效。我特别欣赏书中对于算法优缺点以及适用范围的分析，这帮助我更好地理解在不同场景下应该选择哪种算法。而且，书中还涉及了模型评估、特征工程、交叉验证等关键环节，这些都是构建高性能机器学习模型不可或缺的部分。读完这本书，我感觉我对机器学习的理解已经上升到了一个新的高度，并且掌握了利用R语言解决实际问题的能力。

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《机器学习与R语言实战》这本书就像是一位经验丰富的导师，在我踏入机器学习这片广阔领域时，给予了我细致入微的指导。我一直认为，学习任何一门技术，理解其核心思想比死记硬背公式更重要，而这本书在这方面做得尤为出色。作者在介绍算法时，总是能用最精炼的语言和最直观的例子来阐述复杂的概念，让我能够迅速抓住算法的精髓。例如，在讲解K-Means聚类算法时，书中用一个形象的例子说明了“质心”的概念以及迭代过程，让我瞬间茅塞顿开。R语言代码的运用是这本书的另一大亮点，作者提供的代码不仅质量高，而且具有很强的可读性和可扩展性。我可以直接将代码作为模板，应用于我自己的数据集中，并通过修改参数来观察不同设置对模型性能的影响。书中涉及的数据集也多种多样，覆盖了分类、回归、降维等多种任务，这让我能够全面地了解机器学习在不同应用场景下的实现方式。更让我受益匪浅的是，书中还探讨了模型过拟合与欠拟合的解决办法，以及如何进行特征选择和降维，这些都是在实际项目中经常会遇到的挑战。

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这本书绝对是我近几年来读过的最实用、最具启发性的技术书籍之一。我之所以这么说，是因为它不仅仅是理论知识的堆砌，更是将理论与实践无缝地结合在了一起。作者在讲解每一个机器学习算法的时候，都会配上详尽的R语言代码示例，并且这些代码都是可以直接运行并产生结果的。这对于我这种喜欢“边学边做”的学习者来说，简直是福音。我不需要花费大量时间去自己编写代码，而是可以专注于理解算法背后的思想，并通过修改现有代码来探索不同的参数设置和数据处理方式。书中的案例也让我印象深刻，它们覆盖了从入门级的线性回归到更复杂的神经网络，并且每个案例都清晰地展示了如何利用R语言进行数据预处理、模型训练、参数调优以及结果评估。我尤其喜欢书中关于模型选择和评估的部分，它让我明白了如何客观地衡量一个模型的优劣，而不是仅仅依靠直觉。阅读过程中，我不仅学到了大量的机器学习算法和R语言编程技巧，更重要的是，我开始培养了一种解决实际问题的思维方式。

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挺不错的吧，六一八备货

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很不错的书，赞一个，哈哈

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很好

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还没用包装好

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送货特别快

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不好。。。。还有点失望

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帮朋友双双十一活动买的，应该还可以。。。。。

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还没有看，应该还不错的，慢慢?

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很不错的书，赞一个，哈哈