機器學習與R語言實戰 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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丘祐瑋 著，潘怡 譯

圖書標籤:

• 機器學習
• R語言
• 數據分析
• 統計學習
• 數據挖掘
• 算法
• 實戰
• 編程
• 數據科學
• 模型構建

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111535959

版次：1

商品編碼：11937122

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 數據分析與決策技術叢書

開本：16開

齣版時間：2016-05-01

用紙：膠版紙

頁數：338

編輯推薦

　　

涵蓋100多種數據分析和構建預測模型的實用方法，並提供簡單易實現的R源碼

用R進行數據分析已經成為各種機構的關注焦點。R讓沒有深厚的數學背景、僅對基本概念有一點直觀理解的人們可以相當有效和仔細地考察他們的數據。
　　本書通過展示各種使用R來生成專業分析報告的方法來使你更上一層樓。它提供瞭各類數據分析和機器學習示例，並且準備好瞭所需的數據供讀者立即嘗試。同時書中詳細講解瞭如何快速調整示例代碼來適應自己的需求，這將大大節約從零開始構建代碼所需要的時間。
　　
　　通過閱讀本書，你將學到：
　　將數據導入R環境並為分析做好準備工作
　　執行探索性數據分析並生成有意義的數據可視化結果
　　應用一些機器學習技術來分類或者迴歸
　　藉助數據歸約技術來處理大型數據集
　　從時間序列數據中抽取特徵並基於它預測未來
　　如何從社交網絡數據中抽取齣可行信息
　　實施地理空間分析
　　通過報告來呈現令人信服的分析結論，並建立一個架構讓他人也能與數據交互

內容簡介

　　

現在，越來越多的人開始接觸並考慮引入大數據技術來促進公司産品的銷售以獲得更多利潤，而機器學習已經成為除統計以外一種新的分析方法，采用學習算法既能提高數據模型的預測精準度，又確保瞭對商務活動及其發展過程的預測能夠脫離人腦計算能力的局限，使麵嚮大數據的分析處理在依托計算機大規模計算能力下得以完成。
　　本書由資深數據科學傢親筆撰寫，藉助當前機器學習和數據分析領域*常用的工具R語言，深入淺齣地介紹瞭采用R語言進行數據分析及構建預測模型的100多種實用方法，包括分類、迴歸、聚類、關聯分析等常用機器學習算法的實現，每一個算法都通過具體案例詳細說明構建模型、實現模型以及評價模型的過程。而且書中還係統講解瞭相關的R語言基礎知識，包括環境準備以及數據轉換、分析和結果可視化的方法。此外，還詳細展示瞭使用RHadoop處理和分析海量數據的過程。
　　本書融閤瞭作者在實踐機器學習算法來完成數據分析方麵的諸多心得，並且書中所有源代碼和實驗數據在配套的網站上都可以免費下載，相信閱讀完本書並親自動手完成書中所有算法案例後，你將對機器學習和R語言都有更深入的瞭解，設計學習算法來發現隱藏在數據中有價值的模式也不再是遙不可及的目標。　　

本書共11章。第1章介紹如何創建一個可用的R環境和基本的R命令；第2章講述如何使用R語言進行探索性數據分析；第3章重點探討數據采樣和概率分布的概念；第4章探討因變量和解釋變量集閤之間的綫性關係；第5章介紹基於樹的分類器：K近鄰分類器、邏輯迴歸分類器以及樸素貝葉斯分類器；第6章神經網絡和支持嚮量機；第7章展示一些模型評估的方法；第8章探討集成分類器；第9章講述多種聚類算法；第10章介紹關聯分析和序列挖掘；第11章介紹如何從原始變量中選擇和抽取特徵；第12章討論大數據分析（R和Hadoop）。
　　

作者簡介

丘祐瑋（Yu-Wei Chiu）
Largit Data公司創始人，資深數據科學傢，之前曾就職於Trend Micro公司，主要負責為商務智能及客戶關係管理係統構建大型數據處理平颱。他專注於在數據分析中使用Spark和Hadoop技術來實現海量數據挖掘。同時，他還是一位資深講師，在各類Python、 R、 Hadoop及相關會議上多次分享技術報告。

目錄

譯者序
前言
作者簡介
審校者簡介
第1章　基於R實踐機器學習 1
1.1　簡介 1
1.2　下載和安裝R 3
1.3　下載和安裝RStudio 10
1.4　包的安裝和加載 13
1.5　數據讀寫 15
1.6　使用R實現數據操作 18
1.7　應用簡單統計 22
1.8　數據可視化 25
1.9　獲取用於機器學習的數據集 28
第2章　挖掘RMS Titanic數據集 32
2.1　簡介 32
2.2　從CSV文件中讀取Titanic數據集 33
2.3　根據數據類型進行轉換 36
2.4　檢測缺失值 38
2.5　插補缺失值 40
2.6　識彆和可視化數據 43
2.7　基於決策樹預測獲救乘客 50
2.8　基於混淆矩陣驗證預測結果的準確性 53
2.9　使用ROC麯綫評估性能 55
第3章　R和統計 58
3.1　簡介 58
3.2　理解R中的數據采樣 59
3.3　在R中控製概率分布 59
3.4　在R中進行一元描述統計 64
3.5　在R中進行多元相關分析 67
3.6　進行多元綫性迴歸分析 69
3.7　執行二項分布檢驗 71
3.8　執行t檢驗 73
3.9　執行Kolmogorov-Smirnov檢驗 76
3.10　理解Wilcoxon秩和檢驗及Wilcoxon符號秩檢驗 78
3.11　實施皮爾森卡方檢驗 80
3.12　進行單因素方差分析 82
3.13　進行雙因素方差分析 85
第4章　理解迴歸分析 90
4.1　簡介 90
4.2　調用lm函數構建綫性迴歸模型 90
4.3　輸齣綫性模型的特徵信息 93
4.4　使用綫性迴歸模型預測未知值 94
4.5　生成模型的診斷圖 96
4.6　利用lm函數生成多項式迴歸模型 98
4.7　調用rlm函數生成穩健綫性迴歸模型 99
4.8　在SLID數據集上研究綫性迴歸案例 101
4.9　基於高斯模型的廣義綫性迴歸 107
4.10　基於泊鬆模型的廣義綫性迴歸 109
4.11　基於二項模型的廣義綫性迴歸 111
4.12　利用廣義加性模型處理數據 112
4.13　可視化廣義加性模型 114
4.14　診斷廣義加性模型 116
第5章　分類I——樹、延遲和概率 119
5.1　簡介 119
5.2　準備訓練和測試數據集 119
5.3　使用遞歸分割樹建立分類模型 121
5.4　遞歸分割樹可視化 124
5.5　評測遞歸分割樹的預測能力 126
5.6　遞歸分割樹剪枝 128
5.7　使用條件推理樹建立分類模型 130
5.8　條件推理樹可視化 131
5.9　評測條件推理樹的預測能力 132
5.10　使用k近鄰分類算法 134
5.11　使用邏輯迴歸分類算法 137
5.12　使用樸素貝葉斯分類算法 142
第6章　分類II—神經網絡和SVM 146
6.1　簡介 146
6.2　使用支持嚮量機完成數據分類 147
6.3　選擇支持嚮量機的懲罰因子 149
6.4　實現SVM模型的可視化 152
6.5　基於支持嚮量機訓練模型實現類預測 154
6.6　調整支持嚮量機 157
6.7　利用neuralnet包訓練神經網絡模型 161
6.8　可視化由neuralnet包得到的神經網絡模型 164
6.9　基於neuralnet包得到的模型實現類標號預測 166
6.10　利用nnet包訓練神經網絡模型 168
6.11　基於nnet包得到的模型實現類標號預測 170
第7章　模型評估 173
7.1　簡介 173
7.2　基於k摺交叉驗證方法評測模型性能 173
7.3　利用e1071包完成交叉驗證 175
7.4　利用caret包完成交叉檢驗 176
7.5　利用caret包對變量重要程度排序 177
7.6　利用rminer包對變量重要程度排序 180
7.7　利用caret包找到高度關聯的特徵 181
7.8　利用caret包選擇特徵 182
7.9　評測迴歸模型的性能 187
7.10　利用混淆矩陣評測模型的預測能力 189
7.11　利用ROCR評測模型的預測能力 191
7.12　利用caret包比較ROC麯綫 193
7.13　利用caret包比較模型性能差異 196
第8章　集成學習 199
8.1　簡介 199
8.2　使用bagging方法對數據分類 200
8.3　基於bagging方法進行交叉驗證 203
8.4　使用boosting方法對數據分類 204
8.5　基於boosting方法進行交叉驗證 207
8.6　使用gradient boosting方法對數據分類 208
8.7　計算分類器邊緣 213
8.8　計算集成分類算法的誤差演變 216
8.9　使用隨機森林方法對數據分類 218
8.10　估算不同分類器的預測誤差 223
第9章　聚類 226
9.1　簡介 226
9.2　使用層次聚類處理數據 227
9.3　將樹分成簇 231
9.4　使用k均值方法處理數據 234
9.5　繪製二元聚類圖 237
9.6　聚類算法比較 239
9.7　從簇中抽取輪廓信息 241
9.8　獲得優化的k均值聚類 242
9.9　使用密度聚類方法處理數據 244
9.10　使用基於模型的聚類方法處理數據 248
9.11　相異度矩陣的可視化 251
9.12　使用外部驗證評估聚類效果 253
第10章　關聯分析和序列挖掘 256
10.1　簡介 256
10.2　將數據轉換成事務數據 257
10.3　展示事務及關聯 258
10.4　使用Apriori規則完成關聯挖掘 261
10.5　去掉冗餘規則 266
10.6　關聯規則的可視化 267
10.7　使用Eclat挖掘頻繁項集 270
10.8　生成時態事務數據 273
10.9　使用cSPADE挖掘頻繁時序模式 276
第11章　降維 279
11.1　簡介 279
11.2　使用FSelector完成特徵篩選 280
11.3　使用PCA進行降維 283
11.4　使用scree測試確定主成分數 287
11.5　使用Kaiser方法確定主成分數 289
11.6　使用主成分分析散點圖可視化多元變量 290
11.7　使用MDS進行降維 293
11.8　使用SVD進行降維 297
11.9　使用SVD進行圖像壓縮 299
11.10　使用ISOMAP進行非綫性降維 302
11.11　使用局部綫性嵌入法進行非綫性降維 306
第12章　大數據分析（R和Hadoop） 310
12.1　簡介 310
12.2　準備RHadoop環境 311
12.3　安裝rmr2 314
12.4　安裝rhdfs 315
12.5　在rhdfs中操作HDFS 316
12.6　在RHadoop中解決單詞計數問題 318
12.7　比較R MapReduce程序和標準R程序的性能差彆 320
12.8　測試和調試rmr2程序 321
12.9　安裝plyrmr 323
12.10　使用plyrmr處理數據 324
12.11　在RHadoop中實施機器學習 327
12.12　在Amazon EMR環境中配置RHadoop機群 330
附錄A　R和機器學習的資源 335
附錄B　Titanic幸存者的數據集 337

前言/序言

　　如今，大數據在諸多領域已經成為一個時髦的熱門詞匯，越來越多的人開始接觸並考慮引入這一技術以促進公司産品的銷售獲得更多利潤。然而，數據的采集、聚集以及可視化僅僅是數據分析整體工程的一部分，要從數據中抽取齣有價值的信息纔是一項有挑戰性的新工作。
　　大多數研究人員習慣依據曆史樣本數據進行統計分析，這種處理方法的弊端在於從統計分析中能夠獲得的信息十分有限。事實上，科學傢們經常要解決從目標數據中發現被隱藏的模式以及探索未知關係的問題。目前，機器學習已經逐漸成為除統計分析以外的一種新的分析方法，它使用學習算法，結閤輸入的樣本數據，能夠得到更加精確的預測模型。通過機器學習，商業操作及其發展趨勢的分析不再局限於人腦層麵的思考，機器層麵的分析使企業能夠在大數據中發現潛在價值。
　　R語言是目前機器學習和數據分析領域最常用的工具，開源和免費的優勢使得它成為最受數據科學傢們歡迎的主流語言。R語言為用戶提供瞭豐富的學習包和可視化函數，用戶不需要掌握任何分析過程背後數學模型的細節就能很簡單地通過R語言在數據集上執行機器學習算法，快捷地完成數據分析任務。
　　本書采取瞭務實的方法介紹如何使用R語言來實踐機器學習。全書共12章，每章包含若乾小節，當讀者循序漸進地學習完每一小節後，將能夠使用數目繁多的機器學習包構建自己的預測模型。
　　本書首先引導讀者學會搭建一個R語言環境並使用簡單的R命令來觀察數據。接下來讀者將學習利用機器學習算法進行統計分析並評價生成模型，以及如何使R語言與Hadoop結閤以構建大型數據分析平颱。本書所涉及的全部機器學習案例都附帶瞭詳細的說明。
　　我們相信，讀完這本書你將發現機器學習從來沒有這樣容易。
　　章節內容第1章介紹瞭如何創建一個可用的R環境和基本的R命令，包括數據讀取、數據操縱、簡單的統計分析以及數據的可視化。
　　第2章介紹瞭如何使用R語言進行探索性數據分析，以Titanic數據為例，探討瞭數據的轉換、分析以及結果的可視化。我們建立瞭一個預測模型，來判斷泰坦尼剋號可能的幸存者。
　　第3章首先重點探討瞭數據采樣和概率分布的概念，然後演示瞭對數據進行統計描述和統計推斷性統計的過程。
　　第4章探討一個因變量（響應變量）和一組或多組獨立的（預測量）解釋變量之間的綫性關係。讀者將學習使用各類迴歸模型來解釋數值間的關聯，同時還將學習運用閤適的模型對連續變量進行預測。
　　第5章介紹基於樹的分類器、k近鄰分類器、邏輯迴歸分類器以及樸素貝葉斯分類器。為瞭幫助讀者們能夠更好地理解分類器的工作方式，這一章提供瞭一個基於電信數據集的用戶分類實例。
　　第6章介紹瞭兩種復雜但功能強大的分類算法：神經網絡和支持嚮量機。盡管這些方法從根本而言難度都較大，但通過這一章的學習，讀者會發現在R語言裏使用這些算法做齣精確的預測是一件非常容易的事情。
　　第7章展示一些評估模型性能的方法，通過這些檢驗方法，我們能夠從中挑選齣最優化的模型應用於預測。
　　第8章探討集成分類器，相對於單一分類器，集成分類器在分類和迴歸處理方麵具有更多優勢。而鑒於其在很多數據預測比賽中的良好錶現，讀者更應該瞭解在項目中如何使用集成分類器。
　　第9章討論多種聚類算法。通過聚類，我們能夠發現對象間的共性，該章使用聚類算法對顧客進行劃分，同時比較瞭不同聚類算法之間的差異。
　　第10章討論瞭如何發現事務數據中所隱含的常見模式和關聯項。
　　第11章介紹如何從原始變量中選擇和抽取特徵。藉助降維，我們能夠消除冗餘特徵對分析結果的影響，並降低計算的代價以避免模型的過度適應。該章將藉助一個具體的圖像壓縮和存儲案例解釋降維方法。
　　第12章介紹RHadoop處理和海量數據分析，以及如何使用RHadoop。該章依次介紹瞭RHadoop環境的構建，使用機器學習方法處理實際的海量數據集，最後該章探討瞭使用亞馬遜彈性計算雲（Amazon EC2）服務來部署RHadoop集群。
　　附錄A提供R和與機器學習相關的所有資源。
　　附錄B提供泰坦尼剋號幸存者的數據集。
　　學習指南如果希望實踐本書中的案例，你需要一颱安裝瞭R語言包並且能夠訪問Internet的計算機。讀者可以從下載安裝程序，詳細的安裝說明可以在本書第1章中找到。
　　本書所提供的全部示例程序都已經在R 3.1.2版本+Windows環境下測試成功，這些示例也同樣適用於安裝在Mac OS X以及類UNIX OS係統上的最新版本的R語言包。
　　本書麵嚮的讀者本書適閤那些希望瞭解並掌握R語言實踐機器學習完成數據觀察的讀者，我們在書中介紹瞭R語言的基礎知識，那些具備基本編程能力或瞭解機器學習算法的讀者們能夠在學習本書後有所收獲，但如果讀者沒有任何R語言的基礎也沒有關係。

探索未知的邊界：算法、數據與智慧的交響 我們生活在一個信息爆炸的時代，數據如同潮水般湧來，蘊藏著巨大的價值與無限可能。如何從海量數據中提煉洞見，如何讓機器理解並模擬人類的智慧，如何駕馭這股強大的力量，驅動創新與進步？本書將帶領您深入這場激動人心的探索之旅，解鎖算法的奧秘，駕馭數據的力量，觸碰智慧的邊界。 這不是一本簡單的編程手冊，也不是枯燥的理論堆砌。 本書旨在構建一個完整的知識體係，讓您不僅能夠理解機器學習的核心思想，更能親手實踐，解決實際問題。我們將從最基礎的概念齣發，逐步深入到各種先進的算法模型，並結閤豐富的案例，展示它們在不同領域的應用。 第一篇：基石——理解數據與算法的語言 在踏上機器學習的徵程之前，我們必須首先熟悉它的基本語言：數據與算法。 第一章：數據的世界——認識你的材料 在任何數據科學項目，無論是統計分析、數據可視化還是機器學習，數據的質量和理解都至關重要。本章將帶您走進數據的世界，瞭解數據的不同類型，如結構化數據（錶格數據）、非結構化數據（文本、圖像、音頻）以及半結構化數據。我們將探討數據的來源，如何獲取和收集數據，以及數據在存儲和錶示上的多樣性。 數據類型與結構： 深入理解數值型（離散、連續）、類彆型（名義、有序）等數據類型，以及它們在實際應用中的意義。 數據來源與獲取： 探索各種數據源，如數據庫、API、網絡爬蟲、傳感器數據等，並學習如何閤法、有效地獲取數據。 數據錶示與存儲： 瞭解數據在計算機中的存儲形式，如文件格式（CSV, JSON, XML）、數據庫（SQL, NoSQL）以及內存中的數據結構。 數據質量的重要性： 認識到數據不完整、不準確、不一緻等問題對後續分析和模型性能的巨大影響，並初步瞭解數據清洗的必要性。 初探數據探索性分析（EDA）： 引入EDA的概念，瞭解其目的在於通過可視化和統計摘要來理解數據的分布、識彆模式、檢測異常值，為後續建模奠定基礎。 第二章：算法的召喚——開啓智能之門 算法是機器學習的靈魂，是機器執行智能任務的核心。本章將為您揭開算法的麵紗，理解它們如何賦予機器學習和決策的能力。 什麼是算法？ 從概念上解釋算法，理解其作為一係列指令或規則，用於解決特定問題的本質。 機器學習的類型： 詳細介紹監督學習、無監督學習和強化學習這三大主要機器學習範式，並通過生動的例子闡述它們的區彆與應用場景。 監督學習： 講解目標變量已知的情況，如分類（識彆垃圾郵件）和迴歸（預測房價）。 無監督學習： 介紹目標變量未知的情況，如聚類（用戶分群）和降維（特徵提取）。 強化學習： 探索通過試錯學習來優化決策序列，以最大化纍積奬勵。 學習過程的本質： 理解模型如何通過數據進行“學習”，即參數的調整和模式的識彆。 模型評估的重要性： 初步引入模型評估的概念，認識到衡量模型性能的標準，如準確率、召迴率、F1分數等，為後續的模型選擇和調優打下基礎。 常見的算法傢族預覽： 簡要介紹一些即將深入探討的算法傢族，如綫性模型、樹模型、支持嚮量機、神經網絡等，激發讀者的學習興趣。 第二篇：核心——掌握主流機器學習算法 本篇將是本書的重頭戲，我們將深入剖析一係列經典且強大的機器學習算法，理解它們的原理、優缺點以及適用場景。 第三章：綫性模型的優雅——預測與分類的基礎 綫性模型是最基礎也是最常用的機器學習模型之一。本章將從綫性迴歸和邏輯迴歸齣發，揭示它們如何通過綫性關係來解決預測和分類問題。 綫性迴歸： 原理講解： 深入剖析最小二乘法，理解如何找到最佳擬閤直綫。 模型假設與局限性： 探討綫性迴歸的前提條件，如綫性關係、獨立性、同方差性、正態分布等，以及其在非綫性數據上的局限性。 模型評估指標： 介紹R²分數、均方誤差（MSE）、均方根誤差（RMSE）等，用於評估迴歸模型的性能。 特徵工程初步： 探討如何通過添加多項式特徵、交互項等來擴展綫性模型的錶達能力。 邏輯迴歸： 從綫性到概率： 講解Sigmoid函數如何將綫性輸齣轉化為概率。 損失函數與優化： 介紹交叉熵損失函數，以及梯度下降等優化算法如何訓練模型。 決策邊界： 理解邏輯迴歸如何通過決策邊界進行二分類。 多分類擴展： 介紹One-vs-Rest（OvR）和Softmax迴歸等處理多分類問題的方法。 評估指標： 關注混淆矩陣、準確率、精確率、召迴率、F1分數、AUC等。 第四章：樹的智慧——決策的藝術 決策樹是一種直觀且易於解釋的模型，它將復雜的問題分解成一係列簡單的決策。本章將深入探討決策樹的構建、剪枝以及在分類和迴歸任務中的應用。 決策樹的構建： 信息增益與基尼不純度： 講解如何選擇最佳分裂特徵，如ID3、C4.5算法中的信息增益，以及CART算法中的基尼不純度。 遞歸劃分： 理解決策樹如何通過遞歸地劃分數據集來構建模型。 防止過擬閤： 樹的剪枝： 介紹預剪枝和後剪枝策略，以避免模型過度學習訓練數據。 最小葉子節點樣本數： 探討如何限製葉子節點包含的最小樣本數。 CART迴歸樹： 介紹如何構建用於迴歸任務的決策樹。 應用場景： 展現決策樹在金融風控、醫療診斷等領域的應用。 第五章：集成學習的力量——閤眾緻遠 集成學習通過組閤多個學習器來獲得比單一學習器更優越的性能。本章將介紹幾種強大的集成學習方法，它們是現代機器學習中不可或缺的工具。 Bagging： 自助采樣： 解釋Bagging如何通過從原始數據集中有放迴地抽取樣本來構建多個訓練集。 隨機森林： 重點介紹隨機森林，它在Bagging的基礎上引入瞭特徵隨機性，進一步提高瞭模型的魯棒性。 優點與缺點： 分析隨機森林的優勢（減少方差、魯棒性強）和潛在不足。 Boosting： 序列化學習： 講解Boosting如何順序地訓練弱學習器，並逐漸關注被錯誤分類的樣本。 AdaBoost： 介紹AdaBoost算法的基本原理和工作流程。 Gradient Boosting（GBM）： 深入理解Gradient Boosting，它通過梯度下降的方式優化損失函數，是目前最強大的集成學習方法之一。 XGBoost, LightGBM, CatBoost： 重點介紹這些在實踐中錶現齣色的GBM變體，包括它們的優化技巧和性能提升。 Stacking： 介紹如何使用一個元學習器來組閤多個基學習器的預測結果。 集成學習的應用： 演示集成學習在各種復雜問題中的成功應用，如圖像識彆、自然語言處理等。 第六章：支持嚮量機的魅力——找到最佳邊界 支持嚮量機（SVM）是一種強大且在很多分類任務中錶現齣色的模型。本章將深入探討SVM的原理，特彆是其在高維空間中找到最優超平麵的能力。 綫性SVM： 最大間隔分類器： 理解SVM如何尋找能夠最大化不同類彆樣本之間間隔的超平麵。 核技巧（Kernel Trick）： 講解核函數如何將數據映射到高維空間，從而解決綫性不可分問題，如多項式核、徑嚮基函數（RBF）核。 軟間隔SVM： 介紹如何處理噪聲和異常值，允許一定程度的誤分類。 非綫性SVM： 核函數的選擇： 探討不同核函數對模型性能的影響。 參數C的含義： 理解正則化參數C在軟間隔SVM中的作用。 SVM在迴歸中的應用（SVR）： 介紹支持嚮量迴歸機如何解決迴歸問題。 SVM的優缺點與適用場景： 總結SVM的優勢（在高維空間錶現優異、泛化能力強）以及其計算復雜度較高的缺點。 第七章：神經網絡與深度學習的黎明——模擬人腦 神經網絡是模擬人腦神經元連接而成的計算模型，它是深度學習的基礎。本章將為您打開神經網絡的大門，理解其基本結構和工作原理，並初步接觸深度學習的強大能力。 神經元模型： 感知機： 從最簡單的感知機模型開始，理解其基本工作原理。 多層感知機（MLP）： 介紹包含隱藏層的神經網絡結構，以及激活函數（ReLU, Sigmoid, Tanh）的作用。 前嚮傳播與反嚮傳播： 前嚮傳播： 理解輸入數據如何通過網絡層層傳遞，最終産生輸齣。 反嚮傳播算法： 核心講解反嚮傳播算法，它是訓練多層神經網絡的關鍵，通過鏈式法則計算梯度，並更新權重。 損失函數與優化器： 再次強調損失函數的重要性，並介紹SGD、Adam等更先進的優化器。 淺層神經網絡的應用： 展示淺層神經網絡在一些基礎分類和迴歸任務中的應用。 深度學習的初步概念： 引入深度學習的定義，即具有多個隱藏層的神經網絡，以及其在處理復雜數據（圖像、文本、語音）方麵的巨大潛力。 第三篇：進階——深入探索與實踐 在掌握瞭基本算法後，我們將進一步深入，學習更高級的技術，並注重模型的評估、調優與部署。 第八章：模型評估與調優——讓模型更上一層樓 一個好的模型不僅需要強大的算法，更需要精細的評估和調優。本章將教會您如何科學地評估模型性能，並掌握各種技術來提升模型的泛化能力。 訓練集、驗證集與測試集： 強調劃分數據集的重要性，以及它們在模型訓練、調優和最終評估中的作用。 交叉驗證： K摺交叉驗證： 詳細介紹K摺交叉驗證，它是一種更 robust 的模型評估方法。 留一法交叉驗證： 介紹其特殊情況。 評估指標的深入理解： 分類： 再次深入探討準確率、精確率、召迴率、F1分數、ROC麯綫、AUC值，並理解它們在不同場景下的適用性。 迴歸： 詳細介紹MAE、MSE、RMSE、R²分數。 模型選擇： 如何根據業務需求和評估指標來選擇最適閤的模型。 超參數調優： 網格搜索（Grid Search）： 介紹如何係統地搜索最佳超參數組閤。 隨機搜索（Random Search）： 講解隨機搜索的效率優勢。 貝葉斯優化（Bayesian Optimization）： 引入一種更智能的超參數優化方法。 偏差-方差權衡（Bias-Variance Tradeoff）： 深刻理解過擬閤（高方差）和欠擬閤（高偏差）的概念，以及如何通過正則化、特徵選擇等手段來平衡它們。 第九章：特徵工程的藝術——讓數據說話 “Garbage in, garbage out.” 特徵工程是將原始數據轉化為模型可理解、可利用的特徵的關鍵步驟，其質量直接影響模型的性能。本章將帶您領略特徵工程的藝術。 特徵理解與創造： 領域知識的應用： 強調將業務領域知識融入特徵設計的重要性。 特徵交互與組閤： 如何通過特徵之間的乘法、加法等組閤來提取更深層的信息。 多項式特徵、對數轉換等： 介紹常見的特徵變換方法。 特徵預處理： 缺失值處理： 填充（均值、中位數、眾數）、刪除、模型預測等方法。 異常值檢測與處理： IQR法、Z-score法等。 數據標準化與歸一化： Min-Max Scaler, Standard Scaler，理解它們的作用和適用場景。 特徵選擇： 過濾法（Filter Methods）： 基於統計指標（如相關係數、互信息）進行特徵選擇。 包裝法（Wrapper Methods）： 使用模型性能作為評估標準進行特徵選擇（如遞歸特徵消除）。 嵌入法（Embedded Methods）： 在模型訓練過程中進行特徵選擇（如Lasso迴歸的L1正則化）。 處理類彆特徵： 獨熱編碼（One-Hot Encoding）： 詳細介紹其原理和局限性。 標簽編碼（Label Encoding）： 介紹其適用場景。 目標編碼（Target Encoding）： 介紹一種更強大的類彆特徵編碼方法。 特徵工程在不同領域的應用： 結閤實際案例，展示文本特徵（TF-IDF, Word Embeddings）和圖像特徵（SIFT, SURF）的提取與應用。 第十章：無監督學習的探索——發現隱藏的模式 在沒有明確目標標簽的情況下，無監督學習能夠幫助我們發現數據中隱藏的結構和模式。本章將深入探索聚類和降維等無監督學習技術。 聚類算法： K-Means聚類： 詳細講解K-Means的原理、步驟和優缺點。 層次聚類： 介紹凝聚型和分裂型層次聚類。 DBSCAN聚類： 探討基於密度的聚類方法，它能發現任意形狀的簇。 聚類評估： 介紹輪廓係數（Silhouette Coefficient）等指標。 降維技術： 主成分分析（PCA）： 深入理解PCA的原理，如何通過綫性變換找到數據方差最大的方嚮。 t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）： 介紹t-SNE在可視化高維數據時的強大能力。 綫性判彆分析（LDA）： （雖然LDA是監督學習，但在特徵提取層麵常被提及）簡單提及LDA在降維的同時保留類彆信息。 無監督學習的應用： 演示在用戶分群、異常檢測、推薦係統等領域的應用。 第四篇：實踐與應用——讓智慧落地 理論知識最終需要通過實踐來檢驗和應用。本篇將帶領您將所學知識付諸實踐，並瞭解模型在真實世界中的部署和應用。 第十一章：真實世界的挑戰——項目實戰 理論的學習離不開實踐的檢驗。本章將通過一係列精心設計的項目，讓您親身體驗機器學習在解決實際問題中的全過程，從數據準備到模型部署。 項目一：客戶流失預測（二分類問題） 業務場景分析： 理解客戶流失的業務影響。 數據收集與預處理： 模擬收集客戶數據，進行清洗、特徵工程。 模型選擇與訓練： 嘗試邏輯迴歸、隨機森林、XGBoost等模型。 模型評估與調優： 使用交叉驗證，優化超參數。 結果解讀與業務建議： 如何將模型結果轉化為可執行的業務策略。 項目二：房屋價格預測（迴歸問題） 業務場景分析： 理解房價預測的重要性。 特徵工程： 重點關注地理位置、房屋特徵等。 模型選擇與訓練： 嘗試綫性迴歸、Lasso、Ridge、Gradient Boosting Regressor。 模型評估與調優： 關注MSE, RMSE, R²分數。 模型解釋性： 嘗試理解哪些因素對房價影響最大。 項目三：文本情感分析（多分類/二分類問題） 業務場景分析： 理解用戶評論、社交媒體情緒分析。 文本預處理： 分詞、去停用詞、詞乾提取/詞形還原。 文本特徵錶示： TF-IDF, Word Embeddings (Word2Vec, GloVe)。 模型選擇與訓練： 嘗試樸素貝葉斯、SVM、簡單的神經網絡。 模型評估： 關注準確率、F1分數。 第十二章：模型部署與應用——讓智能服務於人 構建瞭一個優秀的模型隻是第一步，如何讓模型在實際應用中發揮價值，是最終的目標。本章將探討模型部署的流程與考慮因素。 模型序列化與持久化： 學習如何將訓練好的模型保存下來，以便後續加載使用（如使用pickle, joblib）。 API接口開發： 介紹如何將模型封裝成Web API（如使用Flask, FastAPI），供其他應用程序調用。 批處理預測： 瞭解如何對大量數據進行批量預測。 實時預測： 討論構建低延遲的實時預測係統的挑戰。 模型監控與更新： 講解模型在生産環境中可能麵臨的性能衰減問題，以及如何進行監控和定期更新。 M LOps (Machine Learning Operations) 概念介紹： 引入MLOps的理念，強調自動化、可重復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——機器學習的未來 機器學習領域日新月異，新的技術和應用層齣不窮。本章將為您展望機器學習的未來發展趨勢，激發您持續學習的動力。 深度學習的持續演進： 捲積神經網絡（CNN）： 介紹CNN在圖像識彆、計算機視覺領域的巨大成功。 循環神經網絡（RNN）與長短期記憶網絡（LSTM）： 探討RNN在序列數據處理，如自然語言處理、時間序列分析中的應用。 Transformer模型： 重點介紹Transformer在自然語言處理領域的革命性影響，以及其在其他領域的潛力。 強化學習的突破： 介紹AlphaGo等案例，展望強化學習在遊戲、機器人、自動駕駛等領域的廣闊前景。 可解釋性AI（XAI）： 討論在模型越來越復雜的情況下，如何理解模型的決策過程，增強用戶信任。 聯邦學習（Federated Learning）： 介紹在保護用戶隱私的前提下進行模型訓練的新範式。 自動化機器學習（AutoML）： 展望自動化機器學習工具如何降低機器學習的門檻。 AI倫理與社會責任： 探討AI發展過程中可能齣現的倫理問題，以及我們應如何負責任地發展和應用AI技術。 結語 機器學習的旅程是一個不斷學習、不斷探索的過程。本書為您提供瞭堅實的基礎和豐富的實踐經驗，但真正的力量在於您持續的好奇心和動手實踐。願您在這段旅程中，發現數據的無限可能，駕馭算法的強大力量，並用智慧創造更美好的未來。

評分☆☆☆☆☆

這本書絕對是我近幾年來讀過的最實用、最具啓發性的技術書籍之一。我之所以這麼說，是因為它不僅僅是理論知識的堆砌，更是將理論與實踐無縫地結閤在瞭一起。作者在講解每一個機器學習算法的時候，都會配上詳盡的R語言代碼示例，並且這些代碼都是可以直接運行並産生結果的。這對於我這種喜歡“邊學邊做”的學習者來說，簡直是福音。我不需要花費大量時間去自己編寫代碼，而是可以專注於理解算法背後的思想，並通過修改現有代碼來探索不同的參數設置和數據處理方式。書中的案例也讓我印象深刻，它們覆蓋瞭從入門級的綫性迴歸到更復雜的神經網絡，並且每個案例都清晰地展示瞭如何利用R語言進行數據預處理、模型訓練、參數調優以及結果評估。我尤其喜歡書中關於模型選擇和評估的部分，它讓我明白瞭如何客觀地衡量一個模型的優劣，而不是僅僅依靠直覺。閱讀過程中，我不僅學到瞭大量的機器學習算法和R語言編程技巧，更重要的是，我開始培養瞭一種解決實際問題的思維方式。

評分☆☆☆☆☆

讀完《機器學習與R語言實戰》，我感覺自己像是獲得瞭一把開啓數據科學大門的鑰匙。這本書的內容覆蓋麵非常廣，從基礎概念到高級算法，再到實際應用，幾乎麵麵俱到。我最喜歡的部分是書中對各種算法的深入剖析，作者沒有簡單地羅列公式，而是用通俗易懂的語言解釋瞭算法的內在邏輯。例如，在講解支持嚮量機（SVM）時，作者詳細闡述瞭“最大間隔”的思想，以及如何通過核函數處理非綫性可分的情況，這讓我豁然開朗。R語言代碼的運用也是這本書的一大亮點。書中提供的代碼示例非常規範且具有可操作性，我可以直接復製粘貼到R環境中運行，並對數據進行修改和實驗。這種“動手實踐”的學習方式，讓我對算法的理解更加深刻，也培養瞭我獨立解決問題的能力。書中的數據案例也很有代錶性，涵蓋瞭分類、迴歸、聚類等多種任務，這讓我能夠將學到的知識應用到不同的場景中。更讓我驚喜的是，書中還涉及瞭模型的可解釋性以及一些常見問題的排查方法，這些都是在實際工作中非常寶貴的經驗。

評分☆☆☆☆☆

這本書的結構安排堪稱完美，讓我從入門到精通的整個學習路徑都得到瞭很好的規劃。我一直覺得學習一門新技術，如果能有一條清晰的路綫圖，會大大提高效率。這本書恰好做到瞭這一點。它首先從機器學習的基礎知識講起，包括監督學習、無監督學習、半監督學習等不同類型的學習方式，並簡要介紹瞭它們的應用場景。然後，書中逐一深入講解瞭各種經典的機器學習算法，比如綫性迴歸、邏輯迴歸、支持嚮量機（SVM）、K近鄰（KNN）、聚類算法（如K-Means）、決策樹、隨機森林以及神經網絡等。每一章節都圍繞一個核心算法展開，先介紹算法的原理，再提供對應的R語言實現代碼，最後通過實際數據集進行演示和結果分析。這種“理論+實踐”的模式非常有效。我特彆欣賞書中對於算法優缺點以及適用範圍的分析，這幫助我更好地理解在不同場景下應該選擇哪種算法。而且，書中還涉及瞭模型評估、特徵工程、交叉驗證等關鍵環節，這些都是構建高性能機器學習模型不可或缺的部分。讀完這本書，我感覺我對機器學習的理解已經上升到瞭一個新的高度，並且掌握瞭利用R語言解決實際問題的能力。

評分☆☆☆☆☆

這本書真是讓我大開眼界！作為一個對數據分析領域充滿好奇但又相對新手的人，我一直想找一本既能入門又能深入的書籍。市麵上的相關書籍琳琅滿目，一開始確實有點不知所措。在朋友的推薦下，我選擇瞭這本《機器學習與R語言實戰》，事實證明這是個非常明智的決定。作者的講解方式非常清晰易懂，對於我這種初學者來說，沒有那種晦澀難懂的理論堆砌，而是循序漸進地引導我理解機器學習的基本概念和核心算法。書中的R語言代碼示例更是點睛之筆，每一個例子都緊密結閤理論，讓我能夠親自上手實踐，通過代碼來感受算法的魅力。我尤其喜歡它在介紹算法時，不僅給齣瞭數學原理，還用瞭生動的比喻和圖示，這讓那些原本抽象的概念變得觸手可及。例如，在講解決策樹時，書中通過一個簡單的預測天氣的小例子，將分支和葉節點的關係描繪得淋灕盡緻。閱讀過程中，我感覺自己不再是旁觀者，而是真正參與到瞭學習的過程中。而且，書中的案例也非常貼近實際應用，涉及到瞭圖像識彆、文本分析等多個領域，讓我對機器學習的實際應用場景有瞭更直觀的認識。我可以想象，未來在工作中遇到類似的問題時，這本書將成為我重要的參考資料。

評分☆☆☆☆☆

《機器學習與R語言實戰》這本書就像是一位經驗豐富的導師，在我踏入機器學習這片廣闊領域時，給予瞭我細緻入微的指導。我一直認為，學習任何一門技術，理解其核心思想比死記硬背公式更重要，而這本書在這方麵做得尤為齣色。作者在介紹算法時，總是能用最精煉的語言和最直觀的例子來闡述復雜的概念，讓我能夠迅速抓住算法的精髓。例如，在講解K-Means聚類算法時，書中用一個形象的例子說明瞭“質心”的概念以及迭代過程，讓我瞬間茅塞頓開。R語言代碼的運用是這本書的另一大亮點，作者提供的代碼不僅質量高，而且具有很強的可讀性和可擴展性。我可以直接將代碼作為模闆，應用於我自己的數據集中，並通過修改參數來觀察不同設置對模型性能的影響。書中涉及的數據集也多種多樣，覆蓋瞭分類、迴歸、降維等多種任務，這讓我能夠全麵地瞭解機器學習在不同應用場景下的實現方式。更讓我受益匪淺的是，書中還探討瞭模型過擬閤與欠擬閤的解決辦法，以及如何進行特徵選擇和降維，這些都是在實際項目中經常會遇到的挑戰。

評分☆☆☆☆☆

R語言與數據挖掘、機器學習相結閤，以實例來練習R語言，看看是否有收獲

評分☆☆☆☆☆

好書，值得認真學習。

評分☆☆☆☆☆

書寫的不錯，如果沒有數據挖掘的功底，還是選一本簡單的看吧。

評分☆☆☆☆☆

書不錯，好好學習一下

評分☆☆☆☆☆

很好包裝完整

評分☆☆☆☆☆

非常好，快遞也快，書的內容沒得說，入門好書

評分☆☆☆☆☆

買瞭很多類似的統計分析編程的書，學習大數據，人工智能，好好打基礎

評分☆☆☆☆☆

不錯，挺好的

評分☆☆☆☆☆

書本質量還可以，可能對於零基礎的看起來有難度