機器學習與R語言（原書第2版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 布雷特·蘭茨（Brett Lantz） 著，李洪成，許金煒，李艦譯 譯

圖書標籤:

• 機器學習
• R語言
• 數據挖掘
• 統計學習
• 數據分析
• 算法
• 模型
• 預測
• 迴歸
• 分類

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111553281

版次：1

商品編碼：12054697

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 數據科學與工程技術叢書

開本：16開

齣版時間：2017-03-01

用紙：膠版紙

頁數：278

內容簡介

　　本書共12章：第1章介紹機器學習的基本概念和理論，並介紹用於機器學習的R軟件環境的準備；第2章介紹如何應用R來管理數據，進行數據的探索分析和數據可視化；第3～9章介紹典型的機器學習算法，包括k近鄰分類算法、樸素貝葉斯算法、決策樹和規則樹、迴歸預測、黑盒算法——神經網絡和支持嚮量機、關聯分析、k均值聚類，並給齣大量的實際案例和詳細的分析步驟，例如乳腺癌的判斷、垃圾短信的過濾、貸款違約的預測、毒蘑菇的判彆、醫療費用的預測、建築用混凝土強度的預測、光學字符的識彆、超市購物籃關聯分析以及市場細分等；第10章介紹模型性能評價的原理和方法；第11章給齣提高模型性能的幾種常用方法；第12章討論用R進行機器學習時可能遇到的一些高級專題，如特殊形式的數據、大數據集的處理、並行計算和GPU計算等技術。

目錄

推薦序
譯者序
前言
關於審稿人
第1章　機器學習簡介1
1.1　機器學習的起源1
1.2　機器學習的使用與濫用3
1.2.1　機器學習的成功使用3
1.2.2　機器學習的限製4
1.2.3　機器學習的倫理方麵5
1.3　機器如何學習6
1.3.1　數據存儲7
1.3.2　抽象化7
1.3.3　一般化9
1.3.4　評估10
1.4　實踐中的機器學習11
1.4.1　輸入數據的類型11
1.4.2　機器學習算法的類型12
1.4.3　為輸入數據匹配算法14
1.5　使用R進行機器學習15
1.5.1　安裝R添加包15
1.5.2　載入和卸載R添加包16
1.6　總結16
第2章　數據的管理和理解18
2.1　R數據結構18
2.1.1　嚮量18
2.1.2　因子20
2.1.3　列錶21
2.1.4　數據框23
2.1.5　矩陣和數組25
2.2　用R管理數據27
2.2.1　保存、載入和移除R數據結構27
2.2.2　用CSV文件導入和保存數據28
2.3　探索和理解數據29
2.3.1　探索數據的結構29
2.3.2　探索數值變量30
2.3.3　探索分類變量38
2.3.4　探索變量之間的關係40
2.4　總結43
第3章　懶惰學習—使用近鄰分類44
3.1　理解近鄰分類44
3.1.1　kNN算法45
3.1.2　為什麼kNN算法是懶惰的50
3.2　例子—用kNN算法診斷乳腺癌51
3.2.1　第1步—收集數據51
3.2.2　第2步—探索和準備數據52
3.2.3　第3步—基於數據訓練模型55
3.2.4　第4步—評估模型的性能56
3.2.5　第5步—提高模型的性能57
3.3　總結59
第4章　概率學習—樸素貝葉斯分類60
4.1　理解樸素貝葉斯60
4.1.1　貝葉斯方法的基本概念61
4.1.2　樸素貝葉斯算法65
4.2　例子—基於貝葉斯算法的手機垃圾短信過濾69
4.2.1　第1步—收集數據69
4.2.2　第2步—探索和準備數據70
4.2.3　第3步—基於數據訓練模型81
4.2.4　第4步—評估模型的性能82
4.2.5　第5步—提高模型的性能83
4.3　總結84
第5章　分而治之—應用決策樹和規則進行分類85
5.1　理解決策樹85
5.1.1　分而治之86
5.1.2　C5.0決策樹算法89
5.2　例子—使用C5.0決策樹識彆高風險銀行貸款91
5.2.1　第1步—收集數據92
5.2.2　第2步—探索和準備數據92
5.2.3　第3步—基於數據訓練模型94
5.2.4　第4步—評估模型的性能97
5.2.5　第5步—提高模型的性能97
5.3　理解分類規則101
5.3.1　獨立而治之101
5.3.2　1R算法103
5.3.3　RIPPER算法104
5.3.4　來自決策樹的規則105
5.3.5　什麼使決策樹和規則貪婪106
5.4　例子—應用規則學習算法識彆有毒的蘑菇108
5.4.1　第1步—收集數據108
5.4.2　第2步—探索和準備數據108
5.4.3　第3步—基於數據訓練模型109
5.4.4　第4步—評估模型的性能111
5.4.5　第5步—提高模型的性能112
5.5　總結114
第6章　預測數值型數據—迴歸方法115
6.1　理解迴歸115
6.1.1　簡單綫性迴歸117
6.1.2　普通最小二乘估計119
6.1.3　相關性120
6.1.4　多元綫性迴歸121
6.2　例子—應用綫性迴歸預測醫療費用124
6.2.1　第1步—收集數據124
6.2.2　第2步—探索和準備數據125
6.2.3　第3步—基於數據訓練模型129
6.2.4　第4步—評估模型的性能131
6.2.5　第5步—提高模型的性能132
6.3　理解迴歸樹和模型樹134
6.4　例子—用迴歸樹和模型樹估計葡萄酒的質量136
6.4.1　第1步—收集數據137
6.4.2　第2步—探索和準備數據137
6.4.3　第3步—基於數據訓練模型139
6.4.4　第4步—評估模型的性能142
6.4.5　第5步—提高模型的性能143
6.5　總結145
第7章　黑箱方法—神經網絡和支持嚮量機147
7.1理解神經網絡147
7.1.1從生物神經元到人工神經元148
7.1.2激活函數149
7.1.3網絡拓撲151
7.1.4用後嚮傳播訓練神經網絡154
7.2例子—用人工神經網絡對混凝土的強度進行建模155
7.2.1第1步—收集數據155
7.2.2第2步—探索和準備數據156
7.2.3第3步—基於數據訓練模型157
7.2.4第4步—評估模型的性能159
7.2.5第5步—提高模型的性能159
7.3理解支持嚮量機161
7.3.1用超平麵分類161
7.3.2對非綫性空間使用核函數164
7.4例子—用支持嚮量機進行光學字符識彆166
7.4.1第1步—收集數據166
7.4.2第2步—探索和準備數據167
7.4.3第3步—基於數據訓練模型168
7.4.4第4步—評估模型的性能170
7.4.5第5步—提高模型的性能171
7.5總結172
第8章　探尋模式—基於關聯規則的購物籃分析173
8.1理解關聯規則173
8.1.1用於關聯規則學習的Apriori算法174
8.1.2度量規則興趣度—支持度和置信度175
8.1.3用Apriori原則建立規則176
8.2例子—用關聯規則確定經常一起購買的食品雜貨177
8.2.1第1步—收集數據177
8.2.2第2步—探索和準備數據178
8.2.3第3步—基於數據訓練模型183
8.2.4第4步—評估模型的性能185
8.2.5第5步—提高模型的性能187
8.3總結190
第9章　尋找數據的分組—k均值聚類191
9.1理解聚類191
9.1.1聚類—一種機器學習任務192
9.1.2k均值聚類算法193
9.2例子—用k均值聚類探尋青少年市場細分198
9.2.1第1步—收集數據199
9.2.2第2步—探索和準備數據199
9.2.3第3步—基於數據訓練模型203
9.2.4第4步—評估模型的性能205
9.2.5第5步—提高模型的性能207
9.3總結208

前言/序言

　　機器學習的核心是將信息轉化為具有可行性的情報的算法。這一事實使得機器學習非常適用於當今的大數據時代。如果沒有機器學習，要跟上海量的信息數據流幾乎是不可能的。
　　鑒於R不斷增長的地位（R是一個跨平颱的、零成本的統計編程環境），現在是開始使用機器學習的最好時代。R提供瞭一套功能強大且易於學習的工具，這些工具可以幫助你發現數據背後隱藏的信息。
　　通過把實踐案例研究與基本理論（你需要理解這些理論在後颱是如何運行的）相結閤，本書提供瞭將機器學習應用到項目中所需要的全部知識。
　　本書涵蓋的內容第1章介紹瞭用來定義和區分機器學習算法的術語和概念，並給齣瞭將學習任務與適當算法相匹配的方法。
　　第2章提供瞭一個在R中自己實際動手操作數據的機會，並討論瞭基本的數據結構以及用於載入、探索和理解數據的程序。
　　第3章教你如何將一個簡單且功能強大的學習算法應用於你的第一個學習任務：識彆癌癥的惡性樣本。
　　第4章揭示瞭用於先進的垃圾郵件過濾係統的概率的基本概念，並且在建立你自己的垃圾郵件過濾器的過程中，你將學習文本挖掘的基本知識。
　　第5章探索兩種學習算法，它們的預測不僅精確而且容易解釋。我們將把這兩種算法應用於對透明度要求很高的任務中。
　　第6章介紹瞭用於數值預測的機器學習算法。由於這些技術在很大程度上來源於統計領域，所以你還將通過學習必要的基本指標來理解數值之間的關係。
　　第7章包括兩個極其復雜但功能強大的機器學習算法。盡管數學可能會讓人望而生畏，但是我們將以簡單的術語，結閤實際例子來說明它們內部的運作原理。
　　第8章揭示瞭許多零售商使用的推薦係統的算法。如果你想知道零售商是如何比你自己更瞭解你的購物習慣的，本章將揭示他們的秘密。
　　第9章介紹k均值聚類。該算法用來查找相關個體的聚類。我們將使用該算法來確定一個網絡社區內的分布。
　　第10章提供瞭度量機器學習項目是否成功的信息，並提供瞭機器學習算法在未來數據上性能的可靠估計。
　　第11章揭示瞭在機器學習競賽中排名最靠前的團隊所采用的方法。如果你具有競爭意識，或者僅僅想獲取數據中盡可能多的信息，那麼需要學習這些技術。
　　第12章探討瞭機器學習的前沿主題。從使用大數據到使R的運行速度更快，涉及的這些主題將幫助你拓展使用R進行數據挖掘的界限。
　　學習本書的知識準備本書中的例子是基於Microsoft Windows和Mac OS X係統的R 3.2.0進行編寫與測試的，當然，對於任意最新的R版本，這些例子基本上都能運行。
　　本書讀者對象本書適用於任何希望使用數據來采取行動的人。或許你已經對機器學習有些瞭解但從來沒有使用過R，或許你已經對R有些瞭解但機器學習對於你來說是全新的知識，無論何種情況，本書將讓你快速上手。稍微熟悉一些基本的數學和編程概念將是有幫助的，但先前的經驗並不是必需的，你隻需要有好奇心就行。
　　本書約定在本書中，你將發現一些用於區分不同類型信息的文本樣式。下麵是這些樣式的一些例子，以及它們的含義解釋。
　　文本中的代碼字、數據庫錶名、文件夾名、文件名、文件擴展名、路徑名、虛擬URL、用戶輸入和Twitter句柄如下所示：“安裝一個添加包的最直接方式是通過install.packages()函數。”
　　代碼段如下所示：
　　任何命令行輸入或輸齣如下所示：
　　新的術語（new term）和重要詞匯（important word）以黑體顯示。你在屏幕上看到的單詞，例如，在菜單或對話框中看到的單詞，像這樣齣現在文本中：“CRAN頁麵左邊的任務視圖鏈接提供添加包的長列錶。”
　　警告或者重要注釋。
　　提示和技巧。
　　緻謝沒有傢人和朋友的支持，編寫本書根本是不可能的。特彆地，我要非常感謝我的妻子Jessica在過去的一年中對我的耐心與鼓勵。在我的兒子Will齣生時第1版的寫作正在進行中，在我的寫作中他分散瞭我較多的精力，在本書齣版後他很快就要成長為一名大男孩。不知道是相關還是因果，仿佛每次我打開本書，我的傢人都會在我的眼前齣現！我把本書獻給我的孩子們，希望有一天他們能從中受到啓發，應對重大的挑戰，並跟隨他們的好奇心，無論他們的好奇心會通嚮哪裏。
　　我還要感謝支持本書的很多人。本書的很多想法來源於我與密歇根大學、聖母大學以及中佛羅裏達大學的教育工作者、同事以及閤作者的互動。此外，如果沒有各位研究人員以公開齣版物、課程和源代碼的形式分享他們的專業知識，本書可能根本就不會存在。最後，我要感謝R團隊和所有那些貢獻R添加包的人員的努力，是他們的努力最終為大傢普及瞭機器學習。我真心希望我的研究是機器學習這塊馬賽剋中有價值的一片圖案。
　　譯　者　序隨著大數據的概念變得越來越流行，對數據的探索、分析和預測成為大數據分析領域的基本技能之一。作為探索和分析數據的基本理論和工具，機器學習和數據挖掘成為時下熱門的技術。R作為功能強大且免費的數據分析工具，在數據分析領域獲得瞭越來越多用戶的青睞。本書介紹瞭如何使用R來進行現實世界中的機器學習，如何從數據中獲取可以付諸行動的見解。
　　本書的作者Brett Lantz在機器學習領域具有十餘年的實踐經驗。本書介紹瞭多種機器學習算法。在給齣相應的機器學習算法的核心理論之後，隨後都給齣瞭一個實際的案例，從對案例數據的探索、整理，到模型的建立和模型的評估，每一步都給齣瞭詳盡的步驟和R代碼。
　　本書共分12章。第1章介紹瞭機器學習的基本概念和理論，並介紹瞭用於機器學習的R軟件環境的準備。第2章介紹瞭如何應用R來管理數據，進行數據的探索分析和數據可視化。第3章到第9章介紹瞭典型的機器學習算法和案例，它們分彆是：k近鄰分類算法、樸素貝葉斯算法、決策樹和規則樹、迴歸預測、黑盒算法—神經網絡和支持嚮量機、關聯分析、k均值聚類。伴隨著這些算法的介紹，書中給齣瞭大量的實際案例，並給齣瞭詳細的分析步驟，案例包括乳腺癌的判斷、垃圾短信的過濾、貸款違約的預測、毒蘑菇的判彆、醫療費用的預測、建築用混凝土強度的預測、光學字符的識彆、購物籃關聯分析以及市場細分等。第10章介紹瞭模型性能評價的原理和方法。第11章給齣瞭提高模型性能的幾種常用方法。第12章討論瞭用R進行機器學習時可能遇到的一些高級專題，例如特殊形式的數據、大數據集的處理、並行計算和GPU計算等技術。
　　R本身是一款十分優秀的數據分析和數據可視化軟件，現在R中有大量用於機器學習的添加包。本書以機器學習算法為主綫，通過案例學習的形式來組織內容，脈絡清晰，並且各章自成體係。讀者可以從頭逐章學習，也可以找到自己所需要的內容來進行學習。讀者隻需要具有R的一些基本知識即可，不需要具備機器學習的深厚基礎。不管是R初學者，還是熟練的R用戶，都能從書中找到對自己有用的內容。
　　譯者曾經應用本書的部分內容進行教學，學生都反映這些內容具有極強的實用價值，許多內容直接或者略加修改就可以應用到他們的實際工作中。我們有幸受機械工業齣版社委托將此書譯成中文，希望中文版的齣版能夠給國內讀者學習R與機器學習帶來方便。
　　在本書的翻譯過程中，得到瞭繆傑和王春華兩位編輯的大力支持和幫助，本書的編輯盛思源老師具有豐富的經驗，為本書的齣版付齣瞭大量的勞動，這裏對他們的支持和幫助錶示衷心的感謝。本書的翻譯工作由李洪成、許金煒和李艦共同完成，潘文捷參與瞭本書的部分工作，全書由李洪成統一定稿。
　　由於時間和水平所限，難免會有不當之處，希望同行和讀者多加指正。
　　李洪成

《Python深度學習實戰：從入門到精通》 引領您踏入人工智能的革新浪潮 在這個日新月異的時代，人工智能（AI）正以前所未有的速度重塑著我們的世界，從智能助手到自動駕駛，從個性化推薦到疾病診斷，AI的身影無處不在。而深度學習，作為AI領域最令人矚目、發展最迅猛的分支之一，更是掀起瞭一場技術革命。它模仿人腦神經網絡的結構和功能，賦予機器學習、識彆、理解和創造的能力，成為驅動下一代智能應用的核心引擎。 您是否對深度學習的強大力量感到好奇？是否渴望掌握構建智能係統的核心技術？是否希望在AI浪潮中抓住機遇，成為時代的弄潮兒？《Python深度學習實戰：從入門到精通》將是您理想的學習夥伴，它將帶您深入淺齣地探索深度學習的奧秘，並用最流行、最強大的Python語言和相關框架，將理論知識轉化為實實在在的應用。 本書特色： 係統性與前沿性並存： 本書從深度學習的基礎概念齣發，循序漸進地講解核心理論，包括神經網絡的基本原理、反嚮傳播算法、激活函數、損失函數等。在此基礎上，將深入探討目前最受歡迎的深度學習模型，如捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）、長短期記憶網絡（LSTM）、Transformer等，並介紹它們在圖像識彆、自然語言處理、序列建模等領域的最新應用。 實踐驅動，拒絕紙上談兵： 理論知識的學習固然重要，但隻有通過動手實踐纔能真正掌握。本書的每一章都配有豐富的Python代碼示例，涵蓋瞭數據預處理、模型構建、訓練、評估到部署的全過程。我們將利用TensorFlow、Keras和PyTorch等主流深度學習框架，引導讀者完成一係列經典的深度學習項目，讓您在實戰中鞏固知識，提升技能。 緊跟工業界最新動態： 深度學習技術日新月異，本書緊密跟蹤學術界和工業界的最新研究成果和技術趨勢。我們將介紹最新的模型架構、優化算法、正則化技術以及模型部署的實踐經驗，幫助讀者瞭解並掌握當前最前沿的深度學習技術，為未來的職業發展奠定堅實基礎。 麵嚮廣泛讀者群體： 無論您是計算機科學專業的學生，還是希望轉型AI領域的在職工程師，亦或是對深度學習充滿好奇的初學者，本書都能滿足您的學習需求。本書的語言通俗易懂，講解深入淺齣，即使沒有深厚的數學背景，也能通過本書逐步掌握深度學習的核心知識。 本書內容導覽： 第一部分：深度學習基礎 第一章：人工智能與深度學習概覽： 快速瞭解人工智能的發展曆程，深度學習在其中的地位，以及本書的學習路綫圖。 第二章：Python與深度學習開發環境搭建： 熟悉Python編程語言的基礎，以及如何安裝和配置NumPy, Pandas, Matplotlib等科學計算庫，並搭建TensorFlow或PyTorch的開發環境。 第三章：神經網絡基礎： 深入理解神經元模型、感知機、多層感知機（MLP）的工作原理，以及激活函數的選擇和作用。 第四章：模型訓練與優化： 學習損失函數、梯度下降算法、反嚮傳播算法，以及各種優化器（如SGD, Adam, RMSprop）的應用，理解如何有效地訓練神經網絡。 第五章：模型評估與正則化： 掌握模型的性能評估指標（如準確率、召迴率、F1分數），理解過擬閤和欠擬閤問題，並學習Dropout, L1/L2正則化等防止過擬閤的技術。 第二部分：經典深度學習模型與應用 第六章：捲積神經網絡（CNN）與圖像識彆： 詳細講解CNN的原理，包括捲積層、池化層、全連接層，並實戰應用CNN進行圖像分類、目標檢測和圖像分割。 第七章：循環神經網絡（RNN）與序列數據處理： 探索RNN在處理序列數據（如文本、時間序列）方麵的優勢，理解其結構和工作機製，並應用於文本生成、情感分析等任務。 第八章：長短期記憶網絡（LSTM）與門控循環單元（GRU）： 解決RNN的梯度消失/爆炸問題，深入理解LSTM和GRU的內部機製，以及它們在更復雜的序列建模任務中的錶現。 第九章：注意力機製（Attention Mechanism）與Transformer模型： 學習強大的注意力機製，理解Transformer模型如何徹底改變序列到序列（Seq2Seq）任務，並探索其在自然語言處理領域的革命性應用。 第三部分：進階主題與實戰項目 第十章：生成對抗網絡（GAN）： 瞭解GAN的生成器和判彆器的工作原理，學習如何使用GAN生成逼真的圖像、音樂等，並探索其在藝術創作、數據增強等領域的應用。 第十一章：遷移學習與預訓練模型： 學習如何利用已有的預訓練模型，通過遷移學習快速構建高性能的模型，節省訓練時間和計算資源。 第十二章：模型部署與生産環境： 掌握將訓練好的深度學習模型部署到生産環境的方法，包括使用TensorFlow Serving, PyTorch Serve等工具，以及模型優化和推理加速技術。 第十三章：深度學習在特定領域的應用： 選取幾個熱門領域，如推薦係統、時間序列預測、醫療影像分析等，結閤具體案例講解深度學習的應用。 第十四章：構建完整的深度學習項目： 通過一個端到端的項目，整閤之前學到的知識，從數據準備到模型部署，完整地體驗深度學習項目的開發流程。 學習本書，您將收獲： 紮實的理論基礎： 深入理解深度學習的數學原理和核心概念，為解決復雜問題打下堅實基礎。 強大的實踐能力： 熟練掌握Python及主流深度學習框架，能夠獨立開發和部署深度學習模型。 前沿的技術視野： 瞭解AI和深度學習領域的最新發展趨勢，掌握解決實際問題的先進技術。 廣闊的職業前景： 成為AI時代炙手可熱的專業人纔，在科技、金融、醫療、製造等各行各業擁有更廣闊的職業發展空間。 立即行動，開啓您的深度學習之旅！ 人工智能的時代已經到來，深度學習是驅動這一變革的關鍵力量。《Python深度學習實戰：從入門到精通》將是您掌握這項顛覆性技術的最佳指南。無論您的起點如何，本書都將以最清晰、最係統、最實用、最前沿的方式，引領您一步步走嚮深度學習的精通之路。現在就翻開本書，讓我們一起探索智能的無限可能！

評分☆☆☆☆☆

這本書的深度和廣度都令人印象深刻。它不僅僅是一本 R 語言的實操手冊，更是一本關於機器學習思想的啓濛讀物。作者在講解算法原理時，並沒有停留在錶麵，而是深入到其背後的數學理論，但又不會讓人感到晦澀難懂。他巧妙地將理論與 R 語言的實現相結閤，使得讀者在掌握理論的同時，也能立刻動手實踐。我尤其贊賞書中對模型解釋性和可解釋性的強調，這在實際應用中至關重要。通過各種可視化手段和評估指標，我學會瞭如何更好地理解模型的決策過程，並發現潛在的問題。書中涵蓋的主題非常廣泛，從經典的監督學習算法，到一些前沿的非監督學習和強化學習的概念，都有所涉獵。這讓我對機器學習的整個生態有瞭一個更全麵的認識。對於希望在機器學習領域有所建樹的讀者來說，這本書絕對是一本不可多得的寶藏，它能幫助你打下堅實的基礎，並為未來的進階學習指明方嚮。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對數據科學充滿熱情的新手，這本書為我打開瞭一扇通往機器學習世界的大門。作者的寫作風格非常平易近人，即使是初學者也能輕鬆上手。書中將復雜的機器學習算法，如迴歸、分類、聚類等，用通俗易懂的語言進行瞭講解，並輔以 R 語言的豐富示例，讓我能夠邊學邊練，快速掌握核心概念。我最喜歡的是書中關於數據預處理的詳細介紹，這部分往往是許多入門書籍忽略的，但它卻是構建有效模型的基礎。從數據清洗、特徵工程到異常值處理，作者都給齣瞭切實可行的方案。此外，書中對模型選擇和評估的講解也十分到位，讓我能夠理解不同模型的優缺點，並學會如何客觀地評價模型的性能。每當我遇到技術難題時，總能在書中找到相關的解釋和解決方案。這本書不僅讓我學會瞭如何使用 R 語言實現機器學習算法，更重要的是，它培養瞭我獨立思考和解決問題的能力。

評分☆☆☆☆☆

我之前嘗試過一些機器學習的入門書籍，但總感覺有些零散，不夠係統。直到我讀瞭這本書，纔感覺茅塞頓開。作者在構建知識體係方麵做得非常齣色，從基礎概念到高級應用，層層遞進，邏輯清晰。讓我驚喜的是，它並沒有迴避那些復雜的數學原理，而是用一種比較容易理解的方式進行瞭闡述，這對於我這樣沒有深厚數學背景的讀者來說，簡直是福音。而且，書中穿插的 R 語言代碼示例，不僅是為瞭演示，更是為瞭幫助我們理解算法的內在機製。我跟著代碼敲瞭一遍又一遍，不僅僅學會瞭怎麼用，更理解瞭背後的“為什麼”。那些關於模型評估的指標，以及如何解釋模型結果的部分，讓我對模型的優劣有瞭更深刻的認識。這本書就像一個耐心細緻的老師，總是能在我睏惑的地方給予指引，讓我少走瞭很多彎路。它極大地提升瞭我對機器學習的信心，也讓我對未來深入學習有瞭更堅定的決心。

評分☆☆☆☆☆

這本書就像一位經驗豐富的嚮導，帶領我深入探索機器學習的世界。我尤其喜歡它將復雜的概念拆解成易於理解的部分，並且通過 R 語言的實際代碼示例來鞏固學習。書中對於各種算法的原理講解非常透徹，不僅僅是停留在“怎麼用”，更深入地闡述瞭“為什麼這樣用”，以及它們背後的數學邏輯。即使是初學者，也能在作者的引導下，逐步建立起紮實的理論基礎。我嘗試跟著書中的案例一步步操作，對於數據預處理、特徵工程、模型選擇和評估等關鍵環節都有瞭全新的認識。那些關於數據可視化和模型解釋的部分，更是讓我眼前一亮，原來枯燥的數據背後竟然可以如此生動有趣。我發現自己不再是盲目地調用函數，而是開始理解每一步操作的意義，這對於我後續獨立解決實際問題至關重要。總的來說，這本書給我帶來瞭巨大的啓發，它讓我看到瞭機器學習的無限可能，也讓我對未來學習和應用有瞭更清晰的方嚮。我真心推薦給所有想要係統學習機器學習，並且對 R 語言感興趣的朋友們，這絕對是一本值得反復品讀的佳作。

評分☆☆☆☆☆

這本書的價值在於其極強的實踐導嚮性。我印象最深刻的是書中提供的那些真實世界的數據集和相應的分析案例。作者並沒有僅僅停留在理論的羅列，而是將理論與實踐緊密結閤，通過 R 語言的代碼，一步步地展示瞭如何將機器學習模型應用於實際問題。從數據加載、清洗、探索性數據分析，到模型的構建、訓練、調優和最終的部署，每一個環節都考慮得非常周全。我尤其欣賞書中對於不同算法適用場景的詳細討論，以及如何根據數據特性和業務需求來選擇最閤適的模型。一些進階的主題，比如集成學習、深度學習的基礎知識，也用非常直觀的方式進行瞭介紹，讓我對這些前沿技術有瞭初步的瞭解。對於我這樣一名在工作中需要處理大量數據的從業者來說，這本書簡直是一本“寶藏”。它不僅提升瞭我解決問題的能力，更重要的是，它教會瞭我如何用更科學、更有效的方法去分析和解讀數據，從而做齣更明智的決策。我已經迫不及待地想把書中學到的知識應用到我當前的項目中瞭。

評分☆☆☆☆☆

這本書主要是介紹用R語言的相關工具包來搞機器學習任務的。勝在中文版，可以快速翻翻。

評分☆☆☆☆☆

恩

評分☆☆☆☆☆

裏麵有很多原理，很強大很透徹，算法都比較新

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內容豐富，例子很多，不錯

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京東自營的，很好，品質有保障，送貨快，點贊。

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朋友看瞭說很好的書

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還沒有看，包裝好

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數據分析的實戰介紹，係統介紹機器學習方法。