R语言机器学习（第2版 影印版） [Machine Learning with R（Second Edition）] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 布雷特·兰茨 著

图书标签:

• R语言
• 机器学习
• 数据挖掘
• 统计学习
• 算法
• 模型
• 数据分析
• 预测
• 第二版
• 影印版

出版社： 东南大学出版社

ISBN：9787564170714

版次：2

商品编码：12197708

包装：平装

外文名称：Machine Learning with R（Second Edition）

开本：16开

出版时间：2017-04-01

用纸：胶版纸

页数：426

字数：553000

正文语种：英文

内容简介

　　《R语言机器学习（第2版 影印版）》与时俱进。携新的库和现代的编程思维为你丝丝入扣地介绍了专业数据科学必不可少的技能。不用再惧怕理论知识。书中提供了编写算法和处理数据所需的关键的实用知识，只要有基本的经验就可以了。
　　你可以在书中找到洞悉复杂的数据所需的全部分析工具，还能学到如何选择正确的算法来解决特定的问题。通过与各种真实问题的亲密接触，你将学会如何应用机器学习方法来处理常见的任务，包括分类、预测、市场分析以及聚类。
　　目标读者可能你对机器学习多少有一点了解，但是从没用过R语言，或者是知道些R语言，但是没接触过机器学习。不管是哪一种情况，《R语言机器学习（第2版 影印版）》都能够帮助你快速上手。如果熟悉一些编程概念自然是好的。不过并不要求之前有编程经验。
　　你将从《R语言机器学习（第2版 影印版）》中学到什么驾驭R语言的威力，使用真实的数据科学应用构建常见的机器学习算法。
　　学习利用R语言技术对待分析数据进行清理和预处理并可视化处理结果。
　　了解不同类型的机器学习模型，选择符合数据处理需求的*佳模型，解决数据分析难题。
　　使用贝叶斯算法和最近邻算法分类数据。
　　使用R语言预测数值来构建决策树、规则以及支持向量机。
　　使用线性回归预测数值，使用神经网络建模数据。
　　对机器学习模型性能进行评估和改进。
　　学习专用于文本挖掘、社交网络数据、大数据等的机器学习技术。

作者简介

　　布雷特·兰茨（Brett Lantz），在应用创新的数据方法来理解人类的行为方面有10余年经验。他最初是一名社会学家，在学习一个青少年社交网站分布的大型数据库时，他就开始陶醉于机器学习。从那时起，他致力于移动电话、医疗账单数据和公益活动等交叉学科的研究。

目录

Preface
Chapter 1： Introducing Machine Learning
The origins of machine learning
Uses and abuses of machine learning
Machine learning successes
The limits of machine learning
Machine learning ethics
How machines learn
Data storage
Abstraction
Generalization
Evaluation
Machine learning in practice
Types of input data
Types of machine learning algorithms
Matching input data to algorithms
Machine learning with R
Installing R packages
Loading and unloading R packages
Summary

Chapter 2： Managing and Understanding Data
R data structures
Vectors
Factors
Lists
Data frames
Matrixes and arrays
Managing data with R
Saving， loading， and removing R data structures
Importing and saving data from CSV files
Exploring and understanding data
Exploring the structure of data
Exploring numeric variables
Measuring the central tendency- mean and median
Measuring spread - quartiles and the five-number summary
Visualizing numeric variables - boxplots
Visualizing numeric variables - histograms
Understanding numeric data - uniform and normal distributions
Measuring spread - variance and standard deviation
Exploring categorical variables
Measuring the central tendency - the mode
Exploring relationships between variables
Visualizing relationships - scatterplots
Examining relationships - two-way cross-tabulations
Summary

Chapter 3： Lazy Learning - Classification Using Nearest Neighbors
Understanding nearest neighbor classification
The k-NN algorithm
Measuring similarity with distance
Choosing an appropriate k
Preparing data for use with k-NN
Why is the k-NN algorithm lazy?
Example - diagnosing breast cancer with the k-NN algorithm
Step 1 - collecting data
Step 2 - exploring and preparing the data
Transformation - normalizing numeric data
Data preparation - creating training and test datasets
Step 3 - training a model on the data
Step 4 - evaluating model performance
Step 5 -improving model performance
Transformation - z-score standardization
Testing alternative values of k
Summary

Chapter 4： Probabilistic Learning - Classification Using Naive Bayes
Understanding Naive Bayes
Basic concepts of Bayesian methods
Understanding probability
Understanding joint probability
Computing conditional probability with Bayes' theorem
The Naive Bayes algorithm
Classification with Naive Bayes
The Laplace estimator
Using numeric features with Naive Bayes
Example - filtering mobile phone spam with the
Naive Bayes algorithm
Step 1 - collecting data
Step 2 - exploring and preparing the data
Data preparation - cleaning and standardizing text data
Data preparation - splitting text documents into words
Data preparation - creating training and test datasets
Visualizing text data - word clouds
Data preparation - creating indicator features for frequent words
Step 3 - training a model on the data
Step 4 - evaluating model performance
Step 5 -improving model performance
Summary

Chapter 5： Divide and Conquer - Classification Using Decision Trees and Rules
Chapter 6： Forecasting Numeric Data - Regression Methods
Chapter 7： Black Box Methods - Neural Networks and Support Vector Machines
Chapter 8： Finding Patterns - Market Basket Analysis Using Association Rules
Chapter 9： Finding Groups of Data - Clustering with k-means
Chapter 10： Evaluating Model Performance
Chapter 11： Improving Model Performance
Chapter 12： Specialized Machine Learning Topics
Index

深入探索数据科学的强大工具：R语言及其在机器学习领域的无限可能 在数据爆炸式增长的今天，如何从海量信息中提炼有价值的洞察，并将其转化为智能决策，已经成为各行各业面临的核心挑战。机器学习，作为人工智能领域最活跃、最富有前景的分支之一，正以前所未有的速度改变着我们的工作和生活方式。而R语言，凭借其强大的统计分析能力、丰富的可视化工具以及庞大的开源社区支持，已然成为数据科学家和研究人员在探索机器学习奥秘时的首选语言。 本书旨在为读者提供一个全面而深入的学习体验，引导您掌握R语言在机器学习领域的强大应用。我们将从基础概念出发，逐步深入到各种先进的机器学习算法，并通过丰富的实践案例，让您亲手构建、训练和评估模型，最终能够灵活运用R语言解决实际问题。 第一部分：R语言基础与数据预处理 在开始机器学习的旅程之前，扎实掌握R语言的基础知识和掌握有效的数据预处理技巧至关重要。本部分将带您： 领略R语言的魅力： 从R的安装与配置入手，了解其基本语法、数据结构（向量、矩阵、列表、数据框）以及函数的使用。您将学会如何进行变量赋值、数据类型转换、逻辑运算以及控制流程（条件语句、循环语句），为后续的学习打下坚实基础。 掌握数据操作的利器： 介绍`dplyr`等强大的数据处理包，让您能够高效地进行数据筛选、排序、分组、聚合和转换。您将学会如何使用管道操作符`%>%`，使代码更加简洁易读。 解锁数据的可视化语言： 深入学习`ggplot2`包，它是R语言中最受欢迎的绘图库之一。您将掌握创建各种统计图形，如散点图、折线图、柱状图、箱线图、密度图等，并通过自定义图例、坐标轴、颜色等元素，将数据中的模式和趋势直观地展现出来。可视化不仅有助于理解数据，更是模型诊断和结果解释的关键。 精通数据预处理的艺术： 真实世界的数据往往充满了缺失值、异常值和噪声。本部分将详细讲解处理这些问题的策略和方法。您将学习如何识别和处理缺失值（如均值/中位数填充、删除），如何检测和处理异常值（如IQR方法、Z-score标准化），以及如何对数据进行标准化和归一化，以确保模型能够有效地学习。 第二部分：监督学习的核心算法 监督学习是机器学习中最常见也是最基础的类型，其目标是利用带有标签的数据来训练模型，使其能够预测新数据的标签。本部分将深入探讨几种核心的监督学习算法： 回归分析：揭示变量间的定量关系： 线性回归： 从最简单的模型开始，理解线性回归的原理、假设和评估指标（R平方、均方误差）。您将学习如何使用`lm()`函数构建线性回归模型，并对模型进行诊断，检查残差的分布和模型拟合优度。 多项式回归与正则化回归： 探索如何处理非线性关系，以及如何通过Lasso和Ridge回归等正则化技术来防止过拟合，提升模型的泛化能力。 分类算法：将数据划分到不同的类别： 逻辑回归： 掌握逻辑回归的原理，它如何将线性模型的输出映射到概率，并应用于二分类和多分类问题。您将学习如何使用`glm()`函数构建逻辑回归模型，并理解准确率、精确率、召回率、F1分数以及ROC曲线等评估指标。 支持向量机（SVM）： 深入理解SVM的核心思想，包括最大化间隔、核函数（线性核、多项式核、径向基核）以及如何处理非线性可分问题。您将学习如何使用`e1071`等包来训练和调优SVM模型。 决策树：构建直观的预测模型： 学习决策树的构建过程，包括节点分裂准则（如基尼不纯度、信息增益）和剪枝技术。您将理解决策树易于解释的特点，并学习如何使用`rpart`或`tree`等包来构建决策树。 K近邻（KNN）：基于相似度的预测： 理解KNN算法的原理，包括距离度量（欧氏距离、曼哈顿距离）和K值的选择。您将学习如何使用`class`包等来实现KNN算法。 朴素贝叶斯：概率模型的力量： 探索朴素贝叶斯算法的概率基础，以及它在文本分类等领域的成功应用。您将学习如何处理特征的条件独立性假设，并使用`e1071`包中的`naiveBayes`函数。 第三部分：无监督学习的探索之旅 无监督学习的目标是在没有标签的数据中发现隐藏的模式和结构。本部分将引导您探索以下核心算法： 聚类分析：发现数据的自然分组： K-Means聚类： 学习K-Means算法的迭代优化过程，包括簇心的初始化、样本分配和簇心更新。您将理解如何选择K值，并使用`stats`包中的`kmeans()`函数进行聚类。 层次聚类： 掌握层次聚类的方法，包括凝聚型和分裂型。您将学习如何构建聚类树（dendrogram），并根据需要进行切割来获得不同数量的簇。 降维技术：简化数据，提取关键信息： 主成分分析（PCA）： 深入理解PCA的原理，它如何通过线性变换找到数据方差最大的方向（主成分），从而实现数据的降维和去噪。您将学习如何使用`stats`包中的`prcomp()`函数，并解释主成分的含义。 t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）： 学习t-SNE在可视化高维数据方面的强大能力，它能够将高维数据映射到低维空间，同时尽可能保留局部邻域的相似性。 第四部分：模型评估、调优与进阶主题 构建模型只是第一步，如何评估模型的性能、进行参数调优以及探索更高级的技术，是成为一名合格的数据科学家的必经之路。 模型评估的科学方法： 交叉验证： 掌握K折交叉验证等技术，以更鲁棒地评估模型的泛化能力，避免对特定训练集的过度依赖。 性能指标的深入理解： 详细讲解回归和分类问题的各种性能评估指标，并讨论它们在不同场景下的适用性。 模型调优的艺术： 超参数优化： 学习如何通过网格搜索（Grid Search）、随机搜索（Random Search）等方法来寻找模型的最佳超参数组合。 特征工程： 探讨如何通过创建新特征、组合现有特征等方式来提升模型性能，这是数据科学中至关重要的环节。 集成学习：融合多个模型的智慧： Bagging与Random Forest： 学习Bagging的思想，以及Random Forest如何通过构建多个决策树并进行投票来提高预测精度和鲁棒性。 Boosting与Gradient Boosting： 深入理解Boosting的思想，以及Gradient Boosting如何通过迭代优化来逐步减小模型误差。 深度学习的初步接触（根据书籍内容调整）： 如果书中涉及深度学习，则介绍深度学习的基本概念，如神经网络、激活函数、反向传播等，并演示如何使用R语言中的深度学习框架（如`keras`）构建简单的神经网络模型。 实践贯穿始终 本书的每个部分都将伴随着实际的R代码示例，涵盖从数据加载、清洗、建模到结果解释的完整流程。您将有机会接触到真实世界的数据集，并亲手解决实际问题。通过大量的练习和思考，您将不仅仅是学习理论，更是真正掌握如何将R语言应用于机器学习的实践中。 谁适合阅读本书？ 本书适合所有希望学习和掌握R语言在机器学习领域应用的读者，包括： 对数据科学和机器学习感兴趣的初学者。 已经掌握R语言基础，但希望深入学习机器学习的开发者和分析师。 希望将机器学习技术应用于实际业务的数据科学家和研究人员。 希望提升自身技能，应对日益增长的数据挑战的专业人士。 学习机器学习是一个持续探索和实践的过程。通过本书，您将获得一套强大的工具和方法，能够自信地驾驭R语言，开启您的数据科学之旅，发掘数据背后隐藏的无限价值。

评分☆☆☆☆☆

这本《R语言机器学习（第2版 影印版）》真是太棒了！我是一名在读研究生，研究方向涉及到一些数据挖掘和模式识别，之前一直听说R语言在机器学习领域有很强的应用，但苦于找不到一本合适的入门书籍。这本书简直就像是为我量身定做的。它内容全面，从基础的监督学习到进阶的非监督学习，再到一些高级的主题，都进行了详细的介绍。我特别喜欢书中的例子，每一个都经过精心设计，能够有效地展示相应算法的应用场景和效果。比如说，在讲解聚类算法的时候，书中用了一个非常有意思的案例来分析用户行为数据，这让我对聚类算法有了更深入的理解。而且，书中的代码质量很高，简洁易懂，可以直接复制到RStudio中运行，这极大地节省了我的学习时间。我强烈推荐这本书给任何想要学习R语言进行机器学习的同学或从业者，它绝对是你不可或缺的工具书。

评分☆☆☆☆☆

我是一个刚开始接触机器学习的学生，之前尝试过一些中文的教材，但总觉得不够深入或者例子太简单。《R语言机器学习（第2版 影印版）》这本书给我带来了巨大的惊喜。它没有像其他书那样一开始就抛出复杂的数学公式，而是循序渐进地引导读者进入机器学习的世界。我特别喜欢它在讲解每个算法时，都会先介绍算法的背景和直观理解，然后再深入到R语言的实现。比如在讲到支持向量机（SVM）的时候，书中不仅解释了核函数的概念，还通过可视化的方式展示了不同核函数的效果，这对我理解SVM的工作原理起到了关键作用。另外，书中的案例非常丰富，涵盖了分类、回归、聚类等多种机器学习任务，而且每个案例都配有详细的代码和结果分析。我跟着书中的例子，成功地构建了自己的第一个预测模型，感觉非常兴奋！这本书的优点在于它的实用性和易懂性，即使是像我这样的初学者，也能够快速上手，并且建立起扎实的机器学习基础。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在数据科学领域摸爬滚打多年的从业者，我一直对各种机器学习算法的应用保持着高度关注。《R语言机器学习（第2版 影印版）》这本书给我带来了很多启发。它不是那种一本流的教材，而是更像一个经验丰富的老友，在机器学习的旅途中与你分享他的见解和技巧。书中对于一些经典算法的讲解，不仅仅停留在表面，而是深入探讨了它们的数学原理和实现细节，这让我能够更深刻地理解算法的优劣势。我尤其欣赏书中对于模型可解释性的讨论，这一点在实际应用中非常重要，往往我们不仅需要模型做出预测，还需要理解预测背后的原因。书中的案例也设计得非常巧妙，能够很好地说明算法的应用，例如在讲解异常检测的时候，作者用了一个非常生动的例子，让我立刻就理解了算法的核心思想。总的来说，这本书是一本兼具深度和广度的优秀著作，对于想要提升机器学习实战能力的读者来说，绝对是一笔宝贵的财富。

评分☆☆☆☆☆

这本书真的彻底改变了我对机器学习的看法！我一直以为机器学习是那种高高在上、只存在于学术论文里的东西，没想到通过《R语言机器学习（第2版 影印版）》这本书，我竟然能亲手实践，而且感觉比我想象的要容易得多。书里的例子非常贴近实际，从数据预处理到模型评估，每一步都讲解得清清楚楚，特别是我对特征工程和模型调优这些概念一直很模糊，看完书里这部分内容，感觉豁然开朗，简直就像打开了新世界的大门。我印象最深刻的是关于决策树和随机森林的部分，作者用非常直观的比喻解释了它们的工作原理，我之前看其他资料总觉得云里雾里，这本书直接把我拉回了地面，让我能理解背后的逻辑，而不是死记硬背。而且，书里提供了大量的R代码示例，这些代码我都尝试着在自己的电脑上运行了，能够及时发现问题并进行修改，这种边学边练的学习方式让我觉得特别有效。现在，我不仅仅是停留在理论层面，而是真正能够运用R语言去解决一些实际问题了，这种成就感是无与伦比的。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我购买《R语言机器学习（第2版 影印版）》这本书的时候，并没有抱太大的期望，毕竟影印版的排版有时会有些不尽人意。但这本书的质量完全超出了我的预期。我是一名有一定R语言基础但对机器学习了解不多的数据分析师，这本书恰好填补了我在这方面的知识空白。作者在讲解模型的时候，非常注重算法背后的思想和假设，而不是简单地罗列代码。这一点对我来说非常重要，因为我希望理解“为什么”这样做，而不是仅仅知道“怎么”做。书中的很多章节都让我受益匪浅，特别是关于模型评估和选择的部分，作者详细介绍了各种评估指标的含义以及如何根据具体场景选择合适的模型，这对我日常工作中进行模型优劣判断提供了非常有价值的指导。我还特别喜欢书中关于集成学习的内容，它让我了解了如何将多个模型组合起来，以获得更好的预测性能，这一点在我处理复杂数据集时非常有启发性。

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好书

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very good book

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