R語言機器學習（第2版 影印版） [Machine Learning with R（Second Edition）] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 布雷特·蘭茨 著

圖書標籤:

• R語言
• 機器學習
• 數據挖掘
• 統計學習
• 算法
• 模型
• 數據分析
• 預測
• 第二版
• 影印版

齣版社： 東南大學齣版社

ISBN：9787564170714

版次：2

商品編碼：12197708

包裝：平裝

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

開本：16開

齣版時間：2017-04-01

用紙：膠版紙

頁數：426

字數：553000

正文語種：英文

內容簡介

　　《R語言機器學習（第2版 影印版）》與時俱進。攜新的庫和現代的編程思維為你絲絲入扣地介紹瞭專業數據科學必不可少的技能。不用再懼怕理論知識。書中提供瞭編寫算法和處理數據所需的關鍵的實用知識，隻要有基本的經驗就可以瞭。
　　你可以在書中找到洞悉復雜的數據所需的全部分析工具，還能學到如何選擇正確的算法來解決特定的問題。通過與各種真實問題的親密接觸，你將學會如何應用機器學習方法來處理常見的任務，包括分類、預測、市場分析以及聚類。
　　目標讀者可能你對機器學習多少有一點瞭解，但是從沒用過R語言，或者是知道些R語言，但是沒接觸過機器學習。不管是哪一種情況，《R語言機器學習（第2版 影印版）》都能夠幫助你快速上手。如果熟悉一些編程概念自然是好的。不過並不要求之前有編程經驗。
　　你將從《R語言機器學習（第2版 影印版）》中學到什麼駕馭R語言的威力，使用真實的數據科學應用構建常見的機器學習算法。
　　學習利用R語言技術對待分析數據進行清理和預處理並可視化處理結果。
　　瞭解不同類型的機器學習模型，選擇符閤數據處理需求的*佳模型，解決數據分析難題。
　　使用貝葉斯算法和最近鄰算法分類數據。
　　使用R語言預測數值來構建決策樹、規則以及支持嚮量機。
　　使用綫性迴歸預測數值，使用神經網絡建模數據。
　　對機器學習模型性能進行評估和改進。
　　學習專用於文本挖掘、社交網絡數據、大數據等的機器學習技術。

作者簡介

　　布雷特·蘭茨（Brett Lantz），在應用創新的數據方法來理解人類的行為方麵有10餘年經驗。他最初是一名社會學傢，在學習一個青少年社交網站分布的大型數據庫時，他就開始陶醉於機器學習。從那時起，他緻力於移動電話、醫療賬單數據和公益活動等交叉學科的研究。

目錄

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

深入探索數據科學的強大工具：R語言及其在機器學習領域的無限可能 在數據爆炸式增長的今天，如何從海量信息中提煉有價值的洞察，並將其轉化為智能決策，已經成為各行各業麵臨的核心挑戰。機器學習，作為人工智能領域最活躍、最富有前景的分支之一，正以前所未有的速度改變著我們的工作和生活方式。而R語言，憑藉其強大的統計分析能力、豐富的可視化工具以及龐大的開源社區支持，已然成為數據科學傢和研究人員在探索機器學習奧秘時的首選語言。 本書旨在為讀者提供一個全麵而深入的學習體驗，引導您掌握R語言在機器學習領域的強大應用。我們將從基礎概念齣發，逐步深入到各種先進的機器學習算法，並通過豐富的實踐案例，讓您親手構建、訓練和評估模型，最終能夠靈活運用R語言解決實際問題。 第一部分：R語言基礎與數據預處理 在開始機器學習的旅程之前，紮實掌握R語言的基礎知識和掌握有效的數據預處理技巧至關重要。本部分將帶您： 領略R語言的魅力： 從R的安裝與配置入手，瞭解其基本語法、數據結構（嚮量、矩陣、列錶、數據框）以及函數的使用。您將學會如何進行變量賦值、數據類型轉換、邏輯運算以及控製流程（條件語句、循環語句），為後續的學習打下堅實基礎。 掌握數據操作的利器： 介紹`dplyr`等強大的數據處理包，讓您能夠高效地進行數據篩選、排序、分組、聚閤和轉換。您將學會如何使用管道操作符`%>%`，使代碼更加簡潔易讀。 解鎖數據的可視化語言： 深入學習`ggplot2`包，它是R語言中最受歡迎的繪圖庫之一。您將掌握創建各種統計圖形，如散點圖、摺綫圖、柱狀圖、箱綫圖、密度圖等，並通過自定義圖例、坐標軸、顔色等元素，將數據中的模式和趨勢直觀地展現齣來。可視化不僅有助於理解數據，更是模型診斷和結果解釋的關鍵。 精通數據預處理的藝術： 真實世界的數據往往充滿瞭缺失值、異常值和噪聲。本部分將詳細講解處理這些問題的策略和方法。您將學習如何識彆和處理缺失值（如均值/中位數填充、刪除），如何檢測和處理異常值（如IQR方法、Z-score標準化），以及如何對數據進行標準化和歸一化，以確保模型能夠有效地學習。 第二部分：監督學習的核心算法 監督學習是機器學習中最常見也是最基礎的類型，其目標是利用帶有標簽的數據來訓練模型，使其能夠預測新數據的標簽。本部分將深入探討幾種核心的監督學習算法： 迴歸分析：揭示變量間的定量關係： 綫性迴歸： 從最簡單的模型開始，理解綫性迴歸的原理、假設和評估指標（R平方、均方誤差）。您將學習如何使用`lm()`函數構建綫性迴歸模型，並對模型進行診斷，檢查殘差的分布和模型擬閤優度。 多項式迴歸與正則化迴歸： 探索如何處理非綫性關係，以及如何通過Lasso和Ridge迴歸等正則化技術來防止過擬閤，提升模型的泛化能力。 分類算法：將數據劃分到不同的類彆： 邏輯迴歸： 掌握邏輯迴歸的原理，它如何將綫性模型的輸齣映射到概率，並應用於二分類和多分類問題。您將學習如何使用`glm()`函數構建邏輯迴歸模型，並理解準確率、精確率、召迴率、F1分數以及ROC麯綫等評估指標。 支持嚮量機（SVM）： 深入理解SVM的核心思想，包括最大化間隔、核函數（綫性核、多項式核、徑嚮基核）以及如何處理非綫性可分問題。您將學習如何使用`e1071`等包來訓練和調優SVM模型。 決策樹：構建直觀的預測模型： 學習決策樹的構建過程，包括節點分裂準則（如基尼不純度、信息增益）和剪枝技術。您將理解決策樹易於解釋的特點，並學習如何使用`rpart`或`tree`等包來構建決策樹。 K近鄰（KNN）：基於相似度的預測： 理解KNN算法的原理，包括距離度量（歐氏距離、曼哈頓距離）和K值的選擇。您將學習如何使用`class`包等來實現KNN算法。 樸素貝葉斯：概率模型的力量： 探索樸素貝葉斯算法的概率基礎，以及它在文本分類等領域的成功應用。您將學習如何處理特徵的條件獨立性假設，並使用`e1071`包中的`naiveBayes`函數。 第三部分：無監督學習的探索之旅 無監督學習的目標是在沒有標簽的數據中發現隱藏的模式和結構。本部分將引導您探索以下核心算法： 聚類分析：發現數據的自然分組： K-Means聚類： 學習K-Means算法的迭代優化過程，包括簇心的初始化、樣本分配和簇心更新。您將理解如何選擇K值，並使用`stats`包中的`kmeans()`函數進行聚類。 層次聚類： 掌握層次聚類的方法，包括凝聚型和分裂型。您將學習如何構建聚類樹（dendrogram），並根據需要進行切割來獲得不同數量的簇。 降維技術：簡化數據，提取關鍵信息： 主成分分析（PCA）： 深入理解PCA的原理，它如何通過綫性變換找到數據方差最大的方嚮（主成分），從而實現數據的降維和去噪。您將學習如何使用`stats`包中的`prcomp()`函數，並解釋主成分的含義。 t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）： 學習t-SNE在可視化高維數據方麵的強大能力，它能夠將高維數據映射到低維空間，同時盡可能保留局部鄰域的相似性。 第四部分：模型評估、調優與進階主題 構建模型隻是第一步，如何評估模型的性能、進行參數調優以及探索更高級的技術，是成為一名閤格的數據科學傢的必經之路。 模型評估的科學方法： 交叉驗證： 掌握K摺交叉驗證等技術，以更魯棒地評估模型的泛化能力，避免對特定訓練集的過度依賴。 性能指標的深入理解： 詳細講解迴歸和分類問題的各種性能評估指標，並討論它們在不同場景下的適用性。 模型調優的藝術： 超參數優化： 學習如何通過網格搜索（Grid Search）、隨機搜索（Random Search）等方法來尋找模型的最佳超參數組閤。 特徵工程： 探討如何通過創建新特徵、組閤現有特徵等方式來提升模型性能，這是數據科學中至關重要的環節。 集成學習：融閤多個模型的智慧： Bagging與Random Forest： 學習Bagging的思想，以及Random Forest如何通過構建多個決策樹並進行投票來提高預測精度和魯棒性。 Boosting與Gradient Boosting： 深入理解Boosting的思想，以及Gradient Boosting如何通過迭代優化來逐步減小模型誤差。 深度學習的初步接觸（根據書籍內容調整）： 如果書中涉及深度學習，則介紹深度學習的基本概念，如神經網絡、激活函數、反嚮傳播等，並演示如何使用R語言中的深度學習框架（如`keras`）構建簡單的神經網絡模型。 實踐貫穿始終 本書的每個部分都將伴隨著實際的R代碼示例，涵蓋從數據加載、清洗、建模到結果解釋的完整流程。您將有機會接觸到真實世界的數據集，並親手解決實際問題。通過大量的練習和思考，您將不僅僅是學習理論，更是真正掌握如何將R語言應用於機器學習的實踐中。 誰適閤閱讀本書？ 本書適閤所有希望學習和掌握R語言在機器學習領域應用的讀者，包括： 對數據科學和機器學習感興趣的初學者。 已經掌握R語言基礎，但希望深入學習機器學習的開發者和分析師。 希望將機器學習技術應用於實際業務的數據科學傢和研究人員。 希望提升自身技能，應對日益增長的數據挑戰的專業人士。 學習機器學習是一個持續探索和實踐的過程。通過本書，您將獲得一套強大的工具和方法，能夠自信地駕馭R語言，開啓您的數據科學之旅，發掘數據背後隱藏的無限價值。

評分☆☆☆☆☆

這本書真的徹底改變瞭我對機器學習的看法！我一直以為機器學習是那種高高在上、隻存在於學術論文裏的東西，沒想到通過《R語言機器學習（第2版 影印版）》這本書，我竟然能親手實踐，而且感覺比我想象的要容易得多。書裏的例子非常貼近實際，從數據預處理到模型評估，每一步都講解得清清楚楚，特彆是我對特徵工程和模型調優這些概念一直很模糊，看完書裏這部分內容，感覺豁然開朗，簡直就像打開瞭新世界的大門。我印象最深刻的是關於決策樹和隨機森林的部分，作者用非常直觀的比喻解釋瞭它們的工作原理，我之前看其他資料總覺得雲裏霧裏，這本書直接把我拉迴瞭地麵，讓我能理解背後的邏輯，而不是死記硬背。而且，書裏提供瞭大量的R代碼示例，這些代碼我都嘗試著在自己的電腦上運行瞭，能夠及時發現問題並進行修改，這種邊學邊練的學習方式讓我覺得特彆有效。現在，我不僅僅是停留在理論層麵，而是真正能夠運用R語言去解決一些實際問題瞭，這種成就感是無與倫比的。

評分☆☆☆☆☆

這本《R語言機器學習（第2版 影印版）》真是太棒瞭！我是一名在讀研究生，研究方嚮涉及到一些數據挖掘和模式識彆，之前一直聽說R語言在機器學習領域有很強的應用，但苦於找不到一本閤適的入門書籍。這本書簡直就像是為我量身定做的。它內容全麵，從基礎的監督學習到進階的非監督學習，再到一些高級的主題，都進行瞭詳細的介紹。我特彆喜歡書中的例子，每一個都經過精心設計，能夠有效地展示相應算法的應用場景和效果。比如說，在講解聚類算法的時候，書中用瞭一個非常有意思的案例來分析用戶行為數據，這讓我對聚類算法有瞭更深入的理解。而且，書中的代碼質量很高，簡潔易懂，可以直接復製到RStudio中運行，這極大地節省瞭我的學習時間。我強烈推薦這本書給任何想要學習R語言進行機器學習的同學或從業者，它絕對是你不可或缺的工具書。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我購買《R語言機器學習（第2版 影印版）》這本書的時候，並沒有抱太大的期望，畢竟影印版的排版有時會有些不盡人意。但這本書的質量完全超齣瞭我的預期。我是一名有一定R語言基礎但對機器學習瞭解不多的數據分析師，這本書恰好填補瞭我在這方麵的知識空白。作者在講解模型的時候，非常注重算法背後的思想和假設，而不是簡單地羅列代碼。這一點對我來說非常重要，因為我希望理解“為什麼”這樣做，而不是僅僅知道“怎麼”做。書中的很多章節都讓我受益匪淺，特彆是關於模型評估和選擇的部分，作者詳細介紹瞭各種評估指標的含義以及如何根據具體場景選擇閤適的模型，這對我日常工作中進行模型優劣判斷提供瞭非常有價值的指導。我還特彆喜歡書中關於集成學習的內容，它讓我瞭解瞭如何將多個模型組閤起來，以獲得更好的預測性能，這一點在我處理復雜數據集時非常有啓發性。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在數據科學領域摸爬滾打多年的從業者，我一直對各種機器學習算法的應用保持著高度關注。《R語言機器學習（第2版 影印版）》這本書給我帶來瞭很多啓發。它不是那種一本流的教材，而是更像一個經驗豐富的老友，在機器學習的旅途中與你分享他的見解和技巧。書中對於一些經典算法的講解，不僅僅停留在錶麵，而是深入探討瞭它們的數學原理和實現細節，這讓我能夠更深刻地理解算法的優劣勢。我尤其欣賞書中對於模型可解釋性的討論，這一點在實際應用中非常重要，往往我們不僅需要模型做齣預測，還需要理解預測背後的原因。書中的案例也設計得非常巧妙，能夠很好地說明算法的應用，例如在講解異常檢測的時候，作者用瞭一個非常生動的例子，讓我立刻就理解瞭算法的核心思想。總的來說，這本書是一本兼具深度和廣度的優秀著作，對於想要提升機器學習實戰能力的讀者來說，絕對是一筆寶貴的財富。

評分☆☆☆☆☆

我是一個剛開始接觸機器學習的學生，之前嘗試過一些中文的教材，但總覺得不夠深入或者例子太簡單。《R語言機器學習（第2版 影印版）》這本書給我帶來瞭巨大的驚喜。它沒有像其他書那樣一開始就拋齣復雜的數學公式，而是循序漸進地引導讀者進入機器學習的世界。我特彆喜歡它在講解每個算法時，都會先介紹算法的背景和直觀理解，然後再深入到R語言的實現。比如在講到支持嚮量機（SVM）的時候，書中不僅解釋瞭核函數的概念，還通過可視化的方式展示瞭不同核函數的效果，這對我理解SVM的工作原理起到瞭關鍵作用。另外，書中的案例非常豐富，涵蓋瞭分類、迴歸、聚類等多種機器學習任務，而且每個案例都配有詳細的代碼和結果分析。我跟著書中的例子，成功地構建瞭自己的第一個預測模型，感覺非常興奮！這本書的優點在於它的實用性和易懂性，即使是像我這樣的初學者，也能夠快速上手，並且建立起紮實的機器學習基礎。

評分☆☆☆☆☆

好書

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very good book

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