機器學習與R語言
作 者: (美)布雷特·蘭茨(Brett Lantz) 著；李洪成,許金煒,李艦 譯
定 價: 69
出?版?社: 機械工業出版社
出版日期: 2017年03月01日
頁 數: 278
裝 幀: 平裝
ISBN: 9787111553281
內容簡介
本書共12章：靠前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、回歸預測、黑盒算法——神經網絡和支持向量機、關聯分析、k均值聚類，並給出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、毒蘑菇的判別、醫療費用的預測、建築用混凝土強度的預測、光學字符的識別、超市購物籃關聯分析以及市場細分等；靠前0章介紹模型性能評價的原理和方法；靠前1章給出提高模型性能的幾種常用方法；靠前2章討論用R進行機器學習時可能遇到的一些不錯專題，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。
(美)布雷特·蘭茨(Brett Lantz) 著；李洪成,許金煒,李艦 譯
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面有10餘年經驗。他很初是一名社會學家，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，他致力於移動電話、醫療賬單數據和公益活動等交叉學科的研究，並維護dataspelunking這個網站，該網站致力於分享有關探尋數據中所蘊含的洞察的知識。
李洪成，統計學博士，現為上海金融學院副教授，是SPSS統計分析軟件和R語言專家。他的研究方向為金融統計和數據挖掘。他曾出版多本著作，並在專業雜志發表多篇論文，代表著作有《SPSSl 8數據分析基礎與實踐》、《SPSS數據分析......
前 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。 鋻於R不斷增長的地位（R是一個跨平臺的、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提供了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臺是如何運行的）相結合，本書提供了將機器學習應用到項目中所需要的全部知識。 本書涵蓋的內容章介紹了用來定義和區分機器學習算法的術語和概念，並給出了將學習任務與適當算法相匹配的方法。 &n......
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