机器学习与R语言（原书第2版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 布雷特·兰茨（Brett Lantz） 著，李洪成，许金炜，李舰译 译

图书标签:

• 机器学习
• R语言
• 数据挖掘
• 统计学习
• 数据分析
• 算法
• 模型
• 预测
• 回归
• 分类

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111553281

版次：1

商品编码：12054697

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 数据科学与工程技术丛书

开本：16开

出版时间：2017-03-01

用纸：胶版纸

页数：278

内容简介

　　本书共12章：第1章介绍机器学习的基本概念和理论，并介绍用于机器学习的R软件环境的准备；第2章介绍如何应用R来管理数据，进行数据的探索分析和数据可视化；第3～9章介绍典型的机器学习算法，包括k近邻分类算法、朴素贝叶斯算法、决策树和规则树、回归预测、黑盒算法——神经网络和支持向量机、关联分析、k均值聚类，并给出大量的实际案例和详细的分析步骤，例如乳腺癌的判断、垃圾短信的过滤、贷款违约的预测、毒蘑菇的判别、医疗费用的预测、建筑用混凝土强度的预测、光学字符的识别、超市购物篮关联分析以及市场细分等；第10章介绍模型性能评价的原理和方法；第11章给出提高模型性能的几种常用方法；第12章讨论用R进行机器学习时可能遇到的一些高级专题，如特殊形式的数据、大数据集的处理、并行计算和GPU计算等技术。

目录

推荐序
译者序
前言
关于审稿人
第1章　机器学习简介1
1.1　机器学习的起源1
1.2　机器学习的使用与滥用3
1.2.1　机器学习的成功使用3
1.2.2　机器学习的限制4
1.2.3　机器学习的伦理方面5
1.3　机器如何学习6
1.3.1　数据存储7
1.3.2　抽象化7
1.3.3　一般化9
1.3.4　评估10
1.4　实践中的机器学习11
1.4.1　输入数据的类型11
1.4.2　机器学习算法的类型12
1.4.3　为输入数据匹配算法14
1.5　使用R进行机器学习15
1.5.1　安装R添加包15
1.5.2　载入和卸载R添加包16
1.6　总结16
第2章　数据的管理和理解18
2.1　R数据结构18
2.1.1　向量18
2.1.2　因子20
2.1.3　列表21
2.1.4　数据框23
2.1.5　矩阵和数组25
2.2　用R管理数据27
2.2.1　保存、载入和移除R数据结构27
2.2.2　用CSV文件导入和保存数据28
2.3　探索和理解数据29
2.3.1　探索数据的结构29
2.3.2　探索数值变量30
2.3.3　探索分类变量38
2.3.4　探索变量之间的关系40
2.4　总结43
第3章　懒惰学习—使用近邻分类44
3.1　理解近邻分类44
3.1.1　kNN算法45
3.1.2　为什么kNN算法是懒惰的50
3.2　例子—用kNN算法诊断乳腺癌51
3.2.1　第1步—收集数据51
3.2.2　第2步—探索和准备数据52
3.2.3　第3步—基于数据训练模型55
3.2.4　第4步—评估模型的性能56
3.2.5　第5步—提高模型的性能57
3.3　总结59
第4章　概率学习—朴素贝叶斯分类60
4.1　理解朴素贝叶斯60
4.1.1　贝叶斯方法的基本概念61
4.1.2　朴素贝叶斯算法65
4.2　例子—基于贝叶斯算法的手机垃圾短信过滤69
4.2.1　第1步—收集数据69
4.2.2　第2步—探索和准备数据70
4.2.3　第3步—基于数据训练模型81
4.2.4　第4步—评估模型的性能82
4.2.5　第5步—提高模型的性能83
4.3　总结84
第5章　分而治之—应用决策树和规则进行分类85
5.1　理解决策树85
5.1.1　分而治之86
5.1.2　C5.0决策树算法89
5.2　例子—使用C5.0决策树识别高风险银行贷款91
5.2.1　第1步—收集数据92
5.2.2　第2步—探索和准备数据92
5.2.3　第3步—基于数据训练模型94
5.2.4　第4步—评估模型的性能97
5.2.5　第5步—提高模型的性能97
5.3　理解分类规则101
5.3.1　独立而治之101
5.3.2　1R算法103
5.3.3　RIPPER算法104
5.3.4　来自决策树的规则105
5.3.5　什么使决策树和规则贪婪106
5.4　例子—应用规则学习算法识别有毒的蘑菇108
5.4.1　第1步—收集数据108
5.4.2　第2步—探索和准备数据108
5.4.3　第3步—基于数据训练模型109
5.4.4　第4步—评估模型的性能111
5.4.5　第5步—提高模型的性能112
5.5　总结114
第6章　预测数值型数据—回归方法115
6.1　理解回归115
6.1.1　简单线性回归117
6.1.2　普通最小二乘估计119
6.1.3　相关性120
6.1.4　多元线性回归121
6.2　例子—应用线性回归预测医疗费用124
6.2.1　第1步—收集数据124
6.2.2　第2步—探索和准备数据125
6.2.3　第3步—基于数据训练模型129
6.2.4　第4步—评估模型的性能131
6.2.5　第5步—提高模型的性能132
6.3　理解回归树和模型树134
6.4　例子—用回归树和模型树估计葡萄酒的质量136
6.4.1　第1步—收集数据137
6.4.2　第2步—探索和准备数据137
6.4.3　第3步—基于数据训练模型139
6.4.4　第4步—评估模型的性能142
6.4.5　第5步—提高模型的性能143
6.5　总结145
第7章　黑箱方法—神经网络和支持向量机147
7.1理解神经网络147
7.1.1从生物神经元到人工神经元148
7.1.2激活函数149
7.1.3网络拓扑151
7.1.4用后向传播训练神经网络154
7.2例子—用人工神经网络对混凝土的强度进行建模155
7.2.1第1步—收集数据155
7.2.2第2步—探索和准备数据156
7.2.3第3步—基于数据训练模型157
7.2.4第4步—评估模型的性能159
7.2.5第5步—提高模型的性能159
7.3理解支持向量机161
7.3.1用超平面分类161
7.3.2对非线性空间使用核函数164
7.4例子—用支持向量机进行光学字符识别166
7.4.1第1步—收集数据166
7.4.2第2步—探索和准备数据167
7.4.3第3步—基于数据训练模型168
7.4.4第4步—评估模型的性能170
7.4.5第5步—提高模型的性能171
7.5总结172
第8章　探寻模式—基于关联规则的购物篮分析173
8.1理解关联规则173
8.1.1用于关联规则学习的Apriori算法174
8.1.2度量规则兴趣度—支持度和置信度175
8.1.3用Apriori原则建立规则176
8.2例子—用关联规则确定经常一起购买的食品杂货177
8.2.1第1步—收集数据177
8.2.2第2步—探索和准备数据178
8.2.3第3步—基于数据训练模型183
8.2.4第4步—评估模型的性能185
8.2.5第5步—提高模型的性能187
8.3总结190
第9章　寻找数据的分组—k均值聚类191
9.1理解聚类191
9.1.1聚类—一种机器学习任务192
9.1.2k均值聚类算法193
9.2例子—用k均值聚类探寻青少年市场细分198
9.2.1第1步—收集数据199
9.2.2第2步—探索和准备数据199
9.2.3第3步—基于数据训练模型203
9.2.4第4步—评估模型的性能205
9.2.5第5步—提高模型的性能207
9.3总结208

前言/序言

　　机器学习的核心是将信息转化为具有可行性的情报的算法。这一事实使得机器学习非常适用于当今的大数据时代。如果没有机器学习，要跟上海量的信息数据流几乎是不可能的。
　　鉴于R不断增长的地位（R是一个跨平台的、零成本的统计编程环境），现在是开始使用机器学习的最好时代。R提供了一套功能强大且易于学习的工具，这些工具可以帮助你发现数据背后隐藏的信息。
　　通过把实践案例研究与基本理论（你需要理解这些理论在后台是如何运行的）相结合，本书提供了将机器学习应用到项目中所需要的全部知识。
　　本书涵盖的内容第1章介绍了用来定义和区分机器学习算法的术语和概念，并给出了将学习任务与适当算法相匹配的方法。
　　第2章提供了一个在R中自己实际动手操作数据的机会，并讨论了基本的数据结构以及用于载入、探索和理解数据的程序。
　　第3章教你如何将一个简单且功能强大的学习算法应用于你的第一个学习任务：识别癌症的恶性样本。
　　第4章揭示了用于先进的垃圾邮件过滤系统的概率的基本概念，并且在建立你自己的垃圾邮件过滤器的过程中，你将学习文本挖掘的基本知识。
　　第5章探索两种学习算法，它们的预测不仅精确而且容易解释。我们将把这两种算法应用于对透明度要求很高的任务中。
　　第6章介绍了用于数值预测的机器学习算法。由于这些技术在很大程度上来源于统计领域，所以你还将通过学习必要的基本指标来理解数值之间的关系。
　　第7章包括两个极其复杂但功能强大的机器学习算法。尽管数学可能会让人望而生畏，但是我们将以简单的术语，结合实际例子来说明它们内部的运作原理。
　　第8章揭示了许多零售商使用的推荐系统的算法。如果你想知道零售商是如何比你自己更了解你的购物习惯的，本章将揭示他们的秘密。
　　第9章介绍k均值聚类。该算法用来查找相关个体的聚类。我们将使用该算法来确定一个网络社区内的分布。
　　第10章提供了度量机器学习项目是否成功的信息，并提供了机器学习算法在未来数据上性能的可靠估计。
　　第11章揭示了在机器学习竞赛中排名最靠前的团队所采用的方法。如果你具有竞争意识，或者仅仅想获取数据中尽可能多的信息，那么需要学习这些技术。
　　第12章探讨了机器学习的前沿主题。从使用大数据到使R的运行速度更快，涉及的这些主题将帮助你拓展使用R进行数据挖掘的界限。
　　学习本书的知识准备本书中的例子是基于Microsoft Windows和Mac OS X系统的R 3.2.0进行编写与测试的，当然，对于任意最新的R版本，这些例子基本上都能运行。
　　本书读者对象本书适用于任何希望使用数据来采取行动的人。或许你已经对机器学习有些了解但从来没有使用过R，或许你已经对R有些了解但机器学习对于你来说是全新的知识，无论何种情况，本书将让你快速上手。稍微熟悉一些基本的数学和编程概念将是有帮助的，但先前的经验并不是必需的，你只需要有好奇心就行。
　　本书约定在本书中，你将发现一些用于区分不同类型信息的文本样式。下面是这些样式的一些例子，以及它们的含义解释。
　　文本中的代码字、数据库表名、文件夹名、文件名、文件扩展名、路径名、虚拟URL、用户输入和Twitter句柄如下所示：“安装一个添加包的最直接方式是通过install.packages()函数。”
　　代码段如下所示：
　　任何命令行输入或输出如下所示：
　　新的术语（new term）和重要词汇（important word）以黑体显示。你在屏幕上看到的单词，例如，在菜单或对话框中看到的单词，像这样出现在文本中：“CRAN页面左边的任务视图链接提供添加包的长列表。”
　　警告或者重要注释。
　　提示和技巧。
　　致谢没有家人和朋友的支持，编写本书根本是不可能的。特别地，我要非常感谢我的妻子Jessica在过去的一年中对我的耐心与鼓励。在我的儿子Will出生时第1版的写作正在进行中，在我的写作中他分散了我较多的精力，在本书出版后他很快就要成长为一名大男孩。不知道是相关还是因果，仿佛每次我打开本书，我的家人都会在我的眼前出现！我把本书献给我的孩子们，希望有一天他们能从中受到启发，应对重大的挑战，并跟随他们的好奇心，无论他们的好奇心会通向哪里。
　　我还要感谢支持本书的很多人。本书的很多想法来源于我与密歇根大学、圣母大学以及中佛罗里达大学的教育工作者、同事以及合作者的互动。此外，如果没有各位研究人员以公开出版物、课程和源代码的形式分享他们的专业知识，本书可能根本就不会存在。最后，我要感谢R团队和所有那些贡献R添加包的人员的努力，是他们的努力最终为大家普及了机器学习。我真心希望我的研究是机器学习这块马赛克中有价值的一片图案。
　　译　者　序随着大数据的概念变得越来越流行，对数据的探索、分析和预测成为大数据分析领域的基本技能之一。作为探索和分析数据的基本理论和工具，机器学习和数据挖掘成为时下热门的技术。R作为功能强大且免费的数据分析工具，在数据分析领域获得了越来越多用户的青睐。本书介绍了如何使用R来进行现实世界中的机器学习，如何从数据中获取可以付诸行动的见解。
　　本书的作者Brett Lantz在机器学习领域具有十余年的实践经验。本书介绍了多种机器学习算法。在给出相应的机器学习算法的核心理论之后，随后都给出了一个实际的案例，从对案例数据的探索、整理，到模型的建立和模型的评估，每一步都给出了详尽的步骤和R代码。
　　本书共分12章。第1章介绍了机器学习的基本概念和理论，并介绍了用于机器学习的R软件环境的准备。第2章介绍了如何应用R来管理数据，进行数据的探索分析和数据可视化。第3章到第9章介绍了典型的机器学习算法和案例，它们分别是：k近邻分类算法、朴素贝叶斯算法、决策树和规则树、回归预测、黑盒算法—神经网络和支持向量机、关联分析、k均值聚类。伴随着这些算法的介绍，书中给出了大量的实际案例，并给出了详细的分析步骤，案例包括乳腺癌的判断、垃圾短信的过滤、贷款违约的预测、毒蘑菇的判别、医疗费用的预测、建筑用混凝土强度的预测、光学字符的识别、购物篮关联分析以及市场细分等。第10章介绍了模型性能评价的原理和方法。第11章给出了提高模型性能的几种常用方法。第12章讨论了用R进行机器学习时可能遇到的一些高级专题，例如特殊形式的数据、大数据集的处理、并行计算和GPU计算等技术。
　　R本身是一款十分优秀的数据分析和数据可视化软件，现在R中有大量用于机器学习的添加包。本书以机器学习算法为主线，通过案例学习的形式来组织内容，脉络清晰，并且各章自成体系。读者可以从头逐章学习，也可以找到自己所需要的内容来进行学习。读者只需要具有R的一些基本知识即可，不需要具备机器学习的深厚基础。不管是R初学者，还是熟练的R用户，都能从书中找到对自己有用的内容。
　　译者曾经应用本书的部分内容进行教学，学生都反映这些内容具有极强的实用价值，许多内容直接或者略加修改就可以应用到他们的实际工作中。我们有幸受机械工业出版社委托将此书译成中文，希望中文版的出版能够给国内读者学习R与机器学习带来方便。
　　在本书的翻译过程中，得到了缪杰和王春华两位编辑的大力支持和帮助，本书的编辑盛思源老师具有丰富的经验，为本书的出版付出了大量的劳动，这里对他们的支持和帮助表示衷心的感谢。本书的翻译工作由李洪成、许金炜和李舰共同完成，潘文捷参与了本书的部分工作，全书由李洪成统一定稿。
　　由于时间和水平所限，难免会有不当之处，希望同行和读者多加指正。
　　李洪成

《Python深度学习实战：从入门到精通》 引领您踏入人工智能的革新浪潮 在这个日新月异的时代，人工智能（AI）正以前所未有的速度重塑着我们的世界，从智能助手到自动驾驶，从个性化推荐到疾病诊断，AI的身影无处不在。而深度学习，作为AI领域最令人瞩目、发展最迅猛的分支之一，更是掀起了一场技术革命。它模仿人脑神经网络的结构和功能，赋予机器学习、识别、理解和创造的能力，成为驱动下一代智能应用的核心引擎。 您是否对深度学习的强大力量感到好奇？是否渴望掌握构建智能系统的核心技术？是否希望在AI浪潮中抓住机遇，成为时代的弄潮儿？《Python深度学习实战：从入门到精通》将是您理想的学习伙伴，它将带您深入浅出地探索深度学习的奥秘，并用最流行、最强大的Python语言和相关框架，将理论知识转化为实实在在的应用。 本书特色： 系统性与前沿性并存： 本书从深度学习的基础概念出发，循序渐进地讲解核心理论，包括神经网络的基本原理、反向传播算法、激活函数、损失函数等。在此基础上，将深入探讨目前最受欢迎的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、Transformer等，并介绍它们在图像识别、自然语言处理、序列建模等领域的最新应用。 实践驱动，拒绝纸上谈兵： 理论知识的学习固然重要，但只有通过动手实践才能真正掌握。本书的每一章都配有丰富的Python代码示例，涵盖了数据预处理、模型构建、训练、评估到部署的全过程。我们将利用TensorFlow、Keras和PyTorch等主流深度学习框架，引导读者完成一系列经典的深度学习项目，让您在实战中巩固知识，提升技能。 紧跟工业界最新动态： 深度学习技术日新月异，本书紧密跟踪学术界和工业界的最新研究成果和技术趋势。我们将介绍最新的模型架构、优化算法、正则化技术以及模型部署的实践经验，帮助读者了解并掌握当前最前沿的深度学习技术，为未来的职业发展奠定坚实基础。 面向广泛读者群体： 无论您是计算机科学专业的学生，还是希望转型AI领域的在职工程师，亦或是对深度学习充满好奇的初学者，本书都能满足您的学习需求。本书的语言通俗易懂，讲解深入浅出，即使没有深厚的数学背景，也能通过本书逐步掌握深度学习的核心知识。 本书内容导览： 第一部分：深度学习基础 第一章：人工智能与深度学习概览： 快速了解人工智能的发展历程，深度学习在其中的地位，以及本书的学习路线图。 第二章：Python与深度学习开发环境搭建： 熟悉Python编程语言的基础，以及如何安装和配置NumPy, Pandas, Matplotlib等科学计算库，并搭建TensorFlow或PyTorch的开发环境。 第三章：神经网络基础： 深入理解神经元模型、感知机、多层感知机（MLP）的工作原理，以及激活函数的选择和作用。 第四章：模型训练与优化： 学习损失函数、梯度下降算法、反向传播算法，以及各种优化器（如SGD, Adam, RMSprop）的应用，理解如何有效地训练神经网络。 第五章：模型评估与正则化： 掌握模型的性能评估指标（如准确率、召回率、F1分数），理解过拟合和欠拟合问题，并学习Dropout, L1/L2正则化等防止过拟合的技术。 第二部分：经典深度学习模型与应用 第六章：卷积神经网络（CNN）与图像识别： 详细讲解CNN的原理，包括卷积层、池化层、全连接层，并实战应用CNN进行图像分类、目标检测和图像分割。 第七章：循环神经网络（RNN）与序列数据处理： 探索RNN在处理序列数据（如文本、时间序列）方面的优势，理解其结构和工作机制，并应用于文本生成、情感分析等任务。 第八章：长短期记忆网络（LSTM）与门控循环单元（GRU）： 解决RNN的梯度消失/爆炸问题，深入理解LSTM和GRU的内部机制，以及它们在更复杂的序列建模任务中的表现。 第九章：注意力机制（Attention Mechanism）与Transformer模型： 学习强大的注意力机制，理解Transformer模型如何彻底改变序列到序列（Seq2Seq）任务，并探索其在自然语言处理领域的革命性应用。 第三部分：进阶主题与实战项目 第十章：生成对抗网络（GAN）： 了解GAN的生成器和判别器的工作原理，学习如何使用GAN生成逼真的图像、音乐等，并探索其在艺术创作、数据增强等领域的应用。 第十一章：迁移学习与预训练模型： 学习如何利用已有的预训练模型，通过迁移学习快速构建高性能的模型，节省训练时间和计算资源。 第十二章：模型部署与生产环境： 掌握将训练好的深度学习模型部署到生产环境的方法，包括使用TensorFlow Serving, PyTorch Serve等工具，以及模型优化和推理加速技术。 第十三章：深度学习在特定领域的应用： 选取几个热门领域，如推荐系统、时间序列预测、医疗影像分析等，结合具体案例讲解深度学习的应用。 第十四章：构建完整的深度学习项目： 通过一个端到端的项目，整合之前学到的知识，从数据准备到模型部署，完整地体验深度学习项目的开发流程。 学习本书，您将收获： 扎实的理论基础： 深入理解深度学习的数学原理和核心概念，为解决复杂问题打下坚实基础。 强大的实践能力： 熟练掌握Python及主流深度学习框架，能够独立开发和部署深度学习模型。 前沿的技术视野： 了解AI和深度学习领域的最新发展趋势，掌握解决实际问题的先进技术。 广阔的职业前景： 成为AI时代炙手可热的专业人才，在科技、金融、医疗、制造等各行各业拥有更广阔的职业发展空间。 立即行动，开启您的深度学习之旅！ 人工智能的时代已经到来，深度学习是驱动这一变革的关键力量。《Python深度学习实战：从入门到精通》将是您掌握这项颠覆性技术的最佳指南。无论您的起点如何，本书都将以最清晰、最系统、最实用、最前沿的方式，引领您一步步走向深度学习的精通之路。现在就翻开本书，让我们一起探索智能的无限可能！

评分☆☆☆☆☆

这本书就像一位经验丰富的向导，带领我深入探索机器学习的世界。我尤其喜欢它将复杂的概念拆解成易于理解的部分，并且通过 R 语言的实际代码示例来巩固学习。书中对于各种算法的原理讲解非常透彻，不仅仅是停留在“怎么用”，更深入地阐述了“为什么这样用”，以及它们背后的数学逻辑。即使是初学者，也能在作者的引导下，逐步建立起扎实的理论基础。我尝试跟着书中的案例一步步操作，对于数据预处理、特征工程、模型选择和评估等关键环节都有了全新的认识。那些关于数据可视化和模型解释的部分，更是让我眼前一亮，原来枯燥的数据背后竟然可以如此生动有趣。我发现自己不再是盲目地调用函数，而是开始理解每一步操作的意义，这对于我后续独立解决实际问题至关重要。总的来说，这本书给我带来了巨大的启发，它让我看到了机器学习的无限可能，也让我对未来学习和应用有了更清晰的方向。我真心推荐给所有想要系统学习机器学习，并且对 R 语言感兴趣的朋友们，这绝对是一本值得反复品读的佳作。

评分☆☆☆☆☆

我之前尝试过一些机器学习的入门书籍，但总感觉有些零散，不够系统。直到我读了这本书，才感觉茅塞顿开。作者在构建知识体系方面做得非常出色，从基础概念到高级应用，层层递进，逻辑清晰。让我惊喜的是，它并没有回避那些复杂的数学原理，而是用一种比较容易理解的方式进行了阐述，这对于我这样没有深厚数学背景的读者来说，简直是福音。而且，书中穿插的 R 语言代码示例，不仅是为了演示，更是为了帮助我们理解算法的内在机制。我跟着代码敲了一遍又一遍，不仅仅学会了怎么用，更理解了背后的“为什么”。那些关于模型评估的指标，以及如何解释模型结果的部分，让我对模型的优劣有了更深刻的认识。这本书就像一个耐心细致的老师，总是能在我困惑的地方给予指引，让我少走了很多弯路。它极大地提升了我对机器学习的信心，也让我对未来深入学习有了更坚定的决心。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度都令人印象深刻。它不仅仅是一本 R 语言的实操手册，更是一本关于机器学习思想的启蒙读物。作者在讲解算法原理时，并没有停留在表面，而是深入到其背后的数学理论，但又不会让人感到晦涩难懂。他巧妙地将理论与 R 语言的实现相结合，使得读者在掌握理论的同时，也能立刻动手实践。我尤其赞赏书中对模型解释性和可解释性的强调，这在实际应用中至关重要。通过各种可视化手段和评估指标，我学会了如何更好地理解模型的决策过程，并发现潜在的问题。书中涵盖的主题非常广泛，从经典的监督学习算法，到一些前沿的非监督学习和强化学习的概念，都有所涉猎。这让我对机器学习的整个生态有了一个更全面的认识。对于希望在机器学习领域有所建树的读者来说，这本书绝对是一本不可多得的宝藏，它能帮助你打下坚实的基础，并为未来的进阶学习指明方向。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对数据科学充满热情的新手，这本书为我打开了一扇通往机器学习世界的大门。作者的写作风格非常平易近人，即使是初学者也能轻松上手。书中将复杂的机器学习算法，如回归、分类、聚类等，用通俗易懂的语言进行了讲解，并辅以 R 语言的丰富示例，让我能够边学边练，快速掌握核心概念。我最喜欢的是书中关于数据预处理的详细介绍，这部分往往是许多入门书籍忽略的，但它却是构建有效模型的基础。从数据清洗、特征工程到异常值处理，作者都给出了切实可行的方案。此外，书中对模型选择和评估的讲解也十分到位，让我能够理解不同模型的优缺点，并学会如何客观地评价模型的性能。每当我遇到技术难题时，总能在书中找到相关的解释和解决方案。这本书不仅让我学会了如何使用 R 语言实现机器学习算法，更重要的是，它培养了我独立思考和解决问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值在于其极强的实践导向性。我印象最深刻的是书中提供的那些真实世界的数据集和相应的分析案例。作者并没有仅仅停留在理论的罗列，而是将理论与实践紧密结合，通过 R 语言的代码，一步步地展示了如何将机器学习模型应用于实际问题。从数据加载、清洗、探索性数据分析，到模型的构建、训练、调优和最终的部署，每一个环节都考虑得非常周全。我尤其欣赏书中对于不同算法适用场景的详细讨论，以及如何根据数据特性和业务需求来选择最合适的模型。一些进阶的主题，比如集成学习、深度学习的基础知识，也用非常直观的方式进行了介绍，让我对这些前沿技术有了初步的了解。对于我这样一名在工作中需要处理大量数据的从业者来说，这本书简直是一本“宝藏”。它不仅提升了我解决问题的能力，更重要的是，它教会了我如何用更科学、更有效的方法去分析和解读数据，从而做出更明智的决策。我已经迫不及待地想把书中学到的知识应用到我当前的项目中了。

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不错又快又好的京东，一直买的，信赖。

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里面有很多原理，很强大很透彻，算法都比较新

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翻阅了一下，感觉不错

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非常不错的一本书，感觉适合各个年龄看，下次还会在京东购买，在京东买了很多书

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同事正在看这个书，也是我们老大推荐看的，不错