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本书资料更新时间：2025-05-10 04:42:53

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基于R语言的机器学习书籍详细信息

内容简介：

■ 介绍机器学习领域的模型、算法和数据训练。 ■ 了解监督和非监督机器学习算法。 ■ 针对模型使用的数据进行统计验证。 ■ 深入了解商业和科学中使用的线性回归模型。 ■ 使用单层和多层神经网络计算结果。 ■ 介绍基于树的模型的工作原理，以及流行的决策树。 ■ 了解R语言中机器学习的生态环境。 ■ 介绍R语言提供的强大的工具caret包。

书籍目录：

前言 1 第1章 什么是模型？ 5 算法与模型有什么不同？ 10 术语说明 12 模型的局限性 13 建模中的统计与计算 15 数据训练 16 交叉验证 17 为什么使用R语言？ 18 优点 19 缺点 22 小结 23 第2章 监督学习与无监督机器学习 25 监督模型 26 回归 26 训练数据与测试数据 28 分类 30 混合方法 37 无监督学习 47 无监督聚类方法 48 小结 50 第3章 R语言中的采样统计和模型训练 52 偏差 53 R语言中的采样 58 训练与测试 61 交叉验证 74 小结 76 第4章 全面解析回归 78 线性回归 79 多项式回归 88 拟合数据的优点——过度拟合的风险 95 逻辑回归 98 小结 112 第5章 全面解析神经网络 115 单层神经网络 115 用R语言建立一个简单的神经网络 116 多层神经网络 125 回归神经网络 131 神经网络分类 136 使用caret的神经网络 137 小结 139 第6章 基于树的方法 141 简单的树模型 141 决定树的分割方式 143 决策树的优点和缺点 147 条件推理树 158 随机森林 161 小结 164 第7章 其他高级方法 165 朴素贝叶斯分类 165 主成分分析 169 支持向量机 179 k最近邻算法 185 小结 191 第8章 使用caret包实现机器学习 192 泰坦尼克号数据集 193 使用caret 196 小结 207 附录A caret机器学习模型大全 209

作者简介：

Scott V. Burger是一名高数据科学家，居住在美国西雅图。他拥有天体物理学领域的编程经验，并将这些经验用于各种不同的方面，例如商业智能或数据优化等。Scott拥有关于如何用简洁的方式向公众解释科学概念的丰富经验，他利用这些专业知识在本书中向普通R语言用户揭示了机器学习的世界。

其它内容：

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基于R语言的机器学习分类索引数据信息

ISBN：9787519825850
出版日期：2018-12-1
适合人群：数据分析师, 机器学习工程师, 统计学家, 研究生及大学生, 对编程和数据分析有兴趣的人士, R语言使用者
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