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1.机器学习与数据迷信基于R的统计学习办法
机器学习与数据迷信:基于R的统计学习办法电子书封面 读者评估 机器学习是近年来渐趋热门的一个畛域，同时R语言通过一段时间的倒退也已逐步成为支流的编程语言之一。本书联合了机器学习和R语言两个热门的畛域，通过利用两种外围的机器学习算法来将R语言在数据分析方面的劣势施展到极致。 还不错吧！本人也跟着学习下，就是好多看不懂，专业性强！ 从业者应用的工具是决定他的工作是否胜利的重要因素之一。本书为数据科学家提供了一些在统计学习畛域会用到的工具和技巧，为他们在数据迷信畛域的长期职业生涯提供了所需的一套根本工具。针对解决重要的数据迷信问题的高级技能，本书也给出了学习的倡议。 本书包含以下内容： 机器学习概述 监督机器学习 数据连贯 非监督机器学习 数据处理 模型评估 探索性数据分析 本书选用R统计环境。R在全世界范畴内利用越来越宽泛，很多数据科学家只应用R就能进行我的项目工作。本书的所有代码示例都是用R语言写的。除此之外，书中还应用了很多风行的R包和数据集。 内容介绍 以后，机器学习和数据迷信都是很重要和热门的相干学科，须要深刻地钻研学习能力精通。 本书试图领导读者把握如何实现波及机器学习的数据迷信我的项目。本书将为数据科学家提供一些在统计学习畛域会用到的工具和技巧，波及数据连贯、数据处理、探索性数据分析、监督机器学习、非监督机器学习和模型评估。本书选用的是R统计环境，书中所有代码示例都是用R语言编写的，波及泛滥风行的R包和数据集。 本书适宜数据科学家、数据分析师、软件开发者以及须要理解数据迷信和机器学习办法的科研人员浏览参考。 目录 第1章机器学习综述1 第2章连贯数据25 第3章数据处理54 第4章探索性数据分析83 第5章回归107 第6章分类136 第7章评估模型性能176 第8章非监督学习208 术语表234
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