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机器 学习 与R 语言 ： 机器学习 与R语言中文版怎么样?最新电子版百度云 下载

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 成为时下炙手可热的 技术 。R作为功能强大并且免费的 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。

本书通过丰富的实际 案例 来探索如何应用R来进行现实 世界 问题的机器学习，如何从数据中获取可以付诸行动的洞察力。本书案例清晰而实用，讲解循序渐进，是一本用R进行机器学习的实用 指南 ，既适用于机器学习的初学者，也适用于具有一定经验的老手，本书将帮助他们回答有关R的所有问题。

作者简介:
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 ，并维护dataspelunking.com这个网站，该网站致力于分享有关探寻数据中所蕴含的洞察的知识。 译者简介 李洪成　 统计 学博士，现为 上海 金融 学院副教授，是SPSS统计分析 软件 和R语言专家。他的研究方向为金融统计和数据挖掘。他曾 出版 多本著作，并在专业 杂志 发表多篇论文，代表著作有《SPSS18数据分析基础与实践》、《SPSS数据分析 教程 》、《 时间 序列预测实践教程》，译著有《R语言 经典 实例》、《数据挖掘与R语言》、《金融数据分析导论：基于R语言》等。

目录:
第1章　机器学习简介 1
第2章　数据的 管理 和理解 18
第3章　懒惰学习——使用近邻分类 44
第4章　 概率 学习——朴素贝叶斯分类 6 1
第5章　分而治之——应用 决策 树和规则进行分类 82
第6章　预测数值型数据——回归方法 113
第7章　黑箱方法—— 神经网络 和支持向量机 146
第8章　探寻模式——基于关联规则的购物篮分析 172
第9章　寻找数据的分组——k均值聚类 191
第10章　模型性能的评价 208
第11章　提高模型的性能 231
第12章　其他机器学习主题 249

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