机器学习与数据科学 基于R的统计学习方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] Daniel，D.，Gutierrez，古铁雷斯 著，施翊 译

图书标签:

• 机器学习
• 数据科学
• R语言
• 统计学习
• 算法
• 数据分析
• 建模
• 预测
• R
• 数据挖掘

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115452405

版次：01

商品编码：12197870

品牌：异步图书

包装：平装

开本：小16开

出版时间：2017-05-01

页数：242

正文语种：中文

编辑推荐

从业者使用的工具是决定他的工作能否成功的重要因素之一。本书为数据科学家提供了一些在统计学习领域会用到的工具和技巧，为他们在数据科学领域的长期职业生涯提供了所需的一套基本工具。针对处理重要的数据科学问题的高级技能，本书也给出了学习的建议。
本书包括以下内容：
机器学习概述 监督机器学习
数据连接 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在全世界范围内应用越来越广泛，很多数据科学家只使用R就能进行项目工作。本书的所有代码示例都是用R语言写的。除此之外，书中还使用了很多流行的R包和数据集。

内容简介

当前，机器学习和数据科学都是很重要和热门的相关学科，需要深入地研究学习才能精通。
本书试图指导读者掌握如何完成涉及机器学习的数据科学项目。本书将为数据科学家提供一些在统计学习领域会用到的工具和技巧，涉及数据连接、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，涉及众多流行的R包和数据集。
本书适合数据科学家、数据分析师、软件开发者以及需要了解数据科学和机器学习方法的科研人员阅读参考。

作者简介

Daniel D. Gutierrez是一位在职的数据科学家，就职于加州Santa Monica的咨询公司AMULET Analytics。为了紧跟行业的潮流，Daniel也是insideBIGDATA.com的执行编辑。同时，他也是一位教师，为大学和大型公司开设了数据科学、机器学习和R方面的课程。Deniel本科毕业于UCLA,专业是数学和计算机科学。

目录

第1章　机器学习综述 1
1．1　机器学习的分类　2
1．2　机器学习的实际案例　3
1．2．1　预测回头客挑战赛　4
1．2．2　Netflix公司　5
1．2．3　算法交易挑战赛　6
1．2．4　Heritage健康奖　7
1．3　机器学习的过程　10
1．4　机器学习背后的数学　15
1．5　成为一名数据科学家　16
1．6　统计计算的R工程　18
1．7　RStudio　19
1．8　使用R包　20
1．9　数据集　22
1．10　在生产中使用R　23
1．11　小结　24
第2章　连接数据　25
2．1　管理你的工作目录　27
2．2　数据文件的种类　28
2．3　数据的来源　28
2．4　从网络中下载数据集　29
2．5　读取CSV文件　31
2．6　读取Excel文件　33
2．7　使用文件连接　34
2．8　读取JSON文件　35
2．9　从网站中抓取数据　36
2．10　SQL数据库　38
2．11　R中的SQL等价表述　42
2．12　读取Twitter数据　46
2．13　从谷歌分析中读取数据　48
2．14　写数据　51
2．15　小结　53
第3章　数据处理　54
3．1　特征工程　57
3．2　数据管道　59
3．3　数据采样　60
3．4　修正变量名　60
3．5　创建新变量　62
3．6　数值离散化　63
3．7　日期处理　65
3．8　将类变量二值化　67
3．9　合并数据集　68
3．10　排列数据集　70
3．11　重塑数据集　71
3．12　使用dplyr进行数据操作　72
3．13　处理缺失数据　75
3．14　特征缩放　77
3．15　降维　78
3．16　小结　81
第4章　探索性数据分析　83
4．1　数据统计　84
4．2　探索性可视化　87
4．3　直方图　88
4．4　箱形图　89
4．5　条形图　92
4．6　密度图　93
4．7　散点图　95
4．8　QQ图　101
4．9　热图　102
4．10　缺失值的图表　103
4．11　解释性图表　104
4．12　小结　106
第5章　回归　107
5．1　一元线性回归　108
5．2　多元线性回归　120
5．3　多项式回归　127
5．4　小结　134
第6章　分类　136
6．1　一个简单的例子　137
6．2　逻辑回归　139
6．3　分类树　143
6．4　朴素贝叶斯　147
6．5　K-最近邻　151
6．6　支持向量机　155
6．7　神经网络　159
6．8　集成　165
6．9　随机森林　168
6．10　梯度提升机　171
6．11　小结　174
第7章　评估模型性能　176
7．1　过拟合　177
7．2　偏差和方差　183
7．3　干扰因子　187
7．4　数据泄漏　188
7．5　测定回归性能　190
7．6　测定分类性能　194
7．7　交叉验证　197
7．8　其他机器学习诊断法　204
7．8．1　获取更多的训练观测数据　205
7．8．2　特征降维　205
7．8．3　添加新特征　205
7．8．4　添加多项式特征　206
7．8．5　对正则化参数进行微调　206
7．9　小结　206
第8章　非监督学习　208
8．1　聚类　209
8．2　模拟聚类　211
8．3　分级聚类　212
8．4　K-均值聚类　219
8．5　主成分分析　224
8．6　小结　233
术语表　234

《现代数据挖掘与算法解析：洞察模式，驱动决策》 在信息爆炸的时代，如何从海量数据中提炼出有价值的洞察，并将其转化为驱动业务增长和科学发现的强大力量，是每一个领域都面临的挑战。本书《现代数据挖掘与算法解析：洞察模式，驱动决策》正是为应对这一挑战而生。它不是一本关于特定工具或编程语言的指南，而是一本深入探讨数据挖掘核心理念、经典算法原理及其在实际问题中应用的著作。我们旨在为读者构建一个坚实的数据科学思维框架，使他们能够理解“为什么”这些技术有效，而不仅仅是“如何”使用它们。 本书将带领读者踏上一段探索数据内在规律的旅程，从数据的初步理解与预处理，到模式的挖掘与模型的构建，再到结果的评估与最终的应用。我们将首先深入探讨数据的本质，理解不同类型数据的特性、潜在的偏差以及如何进行有效的清洗和转换，为后续分析奠定坚实的基础。这一阶段，我们将关注数据质量的重要性，探讨如何识别和处理缺失值、异常值、不一致性以及如何对数据进行降维和特征工程，以优化模型性能并减少计算复杂度。 随后，本书将聚焦于数据挖掘的核心算法。我们不会简单地罗列各种算法，而是将它们按照解决问题的类型进行分类，并逐一剖析其背后的数学原理、逻辑流程以及适用场景。 一、 分类与预测：揭示数据间的关联与趋势 在这一部分，我们将深入研究用于预测离散型目标变量的分类算法。 决策树及其变种： 从最直观的ID3、C4.5到更鲁棒的CART，我们将详细解析它们如何通过树状结构进行信息增益或基尼系数的划分。重点在于理解剪枝策略以避免过拟合，以及如何在多维数据中找到具有解释性的决策边界。我们将探讨不同分裂标准的原理，以及它们在处理连续型和离散型特征时的差异。同时，我们将介绍如何评估决策树模型的性能，例如准确率、精确率、召回率和F1分数，并讲解如何通过交叉验证来提高模型的泛化能力。 支持向量机（SVM）： 对于 SVM，我们将重点阐释其最大间隔分类器的思想，以及如何利用核技巧（线性核、多项式核、径向基函数核等）将数据映射到高维空间以解决非线性可分问题。我们将深入理解软间隔分类器的概念，以及惩罚参数 C 在控制模型复杂度和容错率之间的权衡。对于 SVM 在回归问题中的应用（SVR），我们将剖析其 epsilon-不敏感损失函数的原理。 朴素贝叶斯： 基于贝叶斯定理，我们将解析其“朴素”假设（特征之间条件独立性）是如何在实践中带来高效且可解释的分类器。我们将详细讲解如何计算先验概率和后验概率，以及 Laplace 平滑等技术如何处理零概率问题。尤其是在文本分类、垃圾邮件过滤等领域，朴素贝叶斯算法的优势将得到充分展现。 逻辑回归： 作为一种广义线性模型，我们将解析其 Sigmoid 函数如何将线性组合转化为概率输出，以及如何通过最大似然估计来求解模型参数。我们将重点关注其作为一种概率模型，能够提供样本属于某一类别的概率，这在风险评估、用户流失预测等场景下尤为重要。我们将探讨正则化（L1和L2）的作用，以防止过拟合并提高模型的泛化能力。 二、 回归分析：量化变量间的关系，预测连续数值 对于预测连续型目标变量的回归算法，本书将进行深入的探讨： 线性回归及其扩展： 从最基本的简单线性回归，到多重线性回归，我们将剖析最小二乘法的原理，以及如何通过 R²、调整 R²、均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）等指标来评估模型。我们将重点讨论多重共线性问题及其解决方案，例如岭回归（Ridge Regression）和 Lasso 回归，以及它们如何通过 L1 和 L2 正则化来选择特征并提高模型的稳定性。 非线性回归模型： 除了线性模型，我们还将介绍多项式回归、样条回归等能够捕捉数据中非线性关系的方法。我们将理解不同非线性变换如何应用于自变量，以使模型拟合更复杂的数据模式。 集成回归方法： 届时，我们将介绍如何结合多个弱回归器来构建更强大的模型。例如，我们将深入解析： 随机森林（Random Forest）： 作为一种基于 Bagging 的集成方法，我们将解析其如何通过随机采样样本和特征来构建多棵决策树，并通过投票或平均来集成预测结果，从而显著降低方差并提高模型的鲁棒性。 梯度提升（Gradient Boosting）： 从 AdaBoost 的自适应加权，到 Gradient Boosting 的残差学习，我们将深入理解其迭代优化的过程。我们将重点解析 XGBoost、LightGBM 等经典梯度提升算法的原理，包括它们如何通过正则化、损失函数优化以及并行计算来提升效率和准确性。 三、 聚类分析：发现数据中的自然分组，揭示潜在结构 聚类分析是无监督学习的核心，它旨在发现数据中的隐藏分组。 K-Means 算法： 作为最经典的聚类算法之一，我们将解析其迭代优化中心点的过程，以及如何选择合适的 K 值（例如，肘部法则、轮廓系数）。我们将讨论 K-Means 的优缺点，以及它在处理球状簇时的优势。 层次聚类： 我们将介绍凝聚式（Agglomerative）和分裂式（Divisive）两种层次聚类方法，并解析如何通过树状图（Dendrogram）来可视化聚类结构，以及不同链接方式（单链接、全链接、平均链接）如何影响聚类结果。 DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）： 针对非球状簇和带噪声数据，我们将重点解析 DBSCAN 的核心概念：核心点、边界点和噪声点，以及它如何通过密度连接来发现任意形状的簇。 四、 关联规则挖掘：发现项集之间的有趣关系 在零售、电商等领域，发现商品之间的关联性至关重要。 Apriori 算法： 作为发现频繁项集的经典算法，我们将深入理解其“先验性质”和“向下封闭性质”，以及如何通过剪枝策略来高效地生成候选频繁项集。我们将解析支持度（Support）和置信度（Confidence）等度量指标，并讲解如何利用它们来发现强关联规则。 FP-Growth 算法： 作为 Apriori 算法的改进，我们将解析 FP-Growth 如何使用 FP-tree 数据结构来避免生成候选集，从而在处理大型数据集时展现出更高的效率。 五、 降维与特征选择：简化数据，提升效率 为了应对高维数据的挑战，降维和特征选择是不可或缺的步骤。 主成分分析（PCA）： 作为一种线性降维技术，我们将深入理解其通过计算协方差矩阵的特征值和特征向量来寻找数据方差最大的方向，从而将数据投影到低维空间。我们将解析如何选择合适的主成分数量，以及 PCA 在数据可视化和噪声过滤方面的应用。 独立成分分析（ICA）： 与 PCA 不同，ICA 旨在找到统计上独立的成分，这在信号分离等领域具有重要意义。我们将解析其基于最大化非高斯性的原理。 特征选择方法： 我们将介绍过滤式（Filter）、包裹式（Wrapper）和嵌入式（Embedded）三种主要的特征选择范式，并探讨其各自的优缺点。过滤式方法（如相关系数、互信息）独立于模型，而包裹式方法（如递归特征消除）则将特征选择过程与模型训练相结合。嵌入式方法（如 Lasso 回归）则在模型训练过程中直接进行特征选择。 六、 模型评估与选择：确保模型的可靠性与通用性 构建模型只是第一步，如何评估其性能并选择最优模型同样重要。 交叉验证： 从 K 折交叉验证到留一法，我们将深入理解其原理，以及如何利用交叉验证来获得对模型泛化能力的无偏估计。 评价指标详解： 除了之前提到的准确率、精确率、召回率、F1分数、AUC-ROC曲线、MSE、RMSE等，我们将进一步探讨其他重要的评估指标，并讲解它们在不同场景下的适用性。 过拟合与欠拟合： 我们将深入剖析过拟合和欠拟合的原因，以及如何通过正则化、交叉验证、增加数据量、简化模型等方法来缓解这些问题。 七、 实践指导与应用案例：将理论付诸实践 理论联系实际是本书的另一大重点。我们将通过丰富的实际案例，展示这些数据挖掘算法在不同领域的应用，例如： 市场营销： 客户细分、精准推荐、销售预测。 金融领域： 信用评分、欺诈检测、股票价格预测。 医疗健康： 疾病诊断、药物研发、基因组学分析。 自然语言处理： 情感分析、文本分类、主题模型。 图像识别： 图像分类、物体检测。 本书的每一章都将包含清晰的算法描述、直观的图示以及对算法性能的讨论，并会提供相应的伪代码或思路，以帮助读者理解算法的实现逻辑。我们鼓励读者在理解算法原理的基础上，进一步探索具体的实现工具，并将其应用于解决自身面临的实际问题。 《现代数据挖掘与算法解析：洞察模式，驱动决策》的目标是培养读者独立思考和解决复杂数据问题的能力。我们相信，通过掌握这些核心的数据挖掘理念和算法，读者将能够更深刻地理解数据，发现隐藏的模式，并最终做出更明智、更具影响力的决策，从而在快速变化的数字世界中获得竞争优势。这本书将是你迈向数据科学领域，解锁数据价值的理想起点。

评分☆☆☆☆☆

老实说，我一开始是被这本书的书名吸引的。《机器学习与数据科学：基于R的统计学习方法》，这个组合听起来就非常强大，而且“基于R”这一点更是正中我的下怀，因为我平时的工作和学习主要就是用R。拿到书后，我花了几天时间快速浏览了一下目录和前言，就迫不及待地开始深入阅读了。这本书在讲解统计学习方法方面，简直可以说是面面俱到。它不仅仅是简单地罗列算法，而是从统计学的角度出发，深入浅出地剖析了各种模型的原理、假设以及局限性。我印象特别深刻的是关于正则化和模型集成的内容，这些是提升模型性能和稳定性的关键技术，书中都进行了非常细致的介绍，并提供了清晰的R代码示例，让我能够轻松地将这些技术应用到自己的项目中。而且，书中对数据预处理、特征工程等实际操作环节也给予了足够的重视，这对于数据科学项目的成功至关重要。总而言之，这本书为我打开了一个全新的视野，让我对如何运用R语言进行更高级的数据分析和建模有了更深刻的理解。

评分☆☆☆☆☆

这本书真的让我眼前一亮！作为一个在数据分析领域摸爬滚打了好几年的人，我一直在寻找一本既能系统梳理统计学习基础，又能紧密结合实际应用的书籍。这本《机器学习与数据科学：基于R的统计学习方法》恰好填补了我心中的空白。它并没有一味地堆砌复杂的数学公式，而是以一种循序渐进的方式，将那些抽象的概念变得通俗易懂。从经典的线性回归、逻辑回归，到更具挑战性的决策树、支持向量机，书中都进行了详尽的阐述。尤其让我印象深刻的是，作者不仅仅停留在理论层面，而是将每一项技术都与R语言的实现紧密结合，提供了大量的代码示例。这意味着我不仅能理解“是什么”，更能学会“怎么做”。这一点对于我这种喜欢动手实践的学习者来说，简直是福音。读完之后，我感觉自己对很多机器学习算法的理解都有了质的飞跃，不再是停留在“黑箱”操作的层面，而是能更深入地理解其背后的原理和适用场景。这本书绝对是我近期读到的最实用、最有价值的技术书籍之一，强烈推荐给所有希望提升数据科学技能的朋友们！

评分☆☆☆☆☆

我一直在寻找一本能够真正帮助我提升数据建模能力的图书，而这本《机器学习与数据科学：基于R的统计学习方法》绝对是我的不二之选。我之前阅读过不少关于机器学习的入门书籍，但总觉得它们停留在表面，对底层原理的讲解不够深入。而这本书则不同，它非常系统地、深入浅出地讲解了统计学习的各种方法，从基础的回归模型到更复杂的集成方法，都进行了详细的阐述。我特别欣赏书中对每种方法背后的统计学原理的解释，这让我不再只是机械地调用函数，而是能真正理解模型的工作机制，从而能够更好地选择和应用适合特定问题的模型。而且，书中提供的R代码示例非常实用，我可以直接拿来套用，并且根据自己的数据进行调整，这极大地提高了我的学习效率。这本书让我深刻体会到了统计学习在数据科学中的核心地位，也让我对如何利用R语言进行高效的数据分析和建模有了更清晰的认识。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为我量身定做的！作为一个在学术界研究统计学的学生，我一直希望能将理论知识与实际应用结合起来，而这本《机器学习与数据科学：基于R的统计学习方法》恰恰满足了我的需求。它非常扎实地讲解了统计学习的理论基础，并且将这些理论与R语言的强大功能紧密地联系在一起。书中对各种模型，例如贝叶斯方法、高斯混合模型、主成分分析等，都进行了深入的分析，既有严谨的数学推导，又有直观的解释，让我能够更好地理解其内在逻辑。更重要的是，书中提供的R代码示例非常规范且富有启发性，我可以通过跟随这些代码，亲手实现各种算法，并观察其运行结果，这对于加深我的理解起到了至关重要的作用。此外，书中还涉及了一些关于模型解释性和因果推断的内容，这对于我目前的学术研究非常有帮助。这本书不仅为我提供了一个坚实的统计学习工具箱，更启发了我用更广阔的视角看待数据科学问题。

评分☆☆☆☆☆

我必须说，这本书的内容实在是太丰富太扎实了！作为一个正在努力转行进入数据科学领域的新手，我之前阅读过不少入门级的教材，但总觉得意犹未尽，要么过于浅显，要么过于理论化，缺乏实操性。这本《机器学习与数据科学：基于R的统计学习方法》彻底改变了我的看法。它不仅仅是一本介绍算法的书，更像是一个详尽的指南，带领我们一步步深入数据科学的世界。书中对各种统计学习模型的讲解，从模型假设到优缺点，再到具体的R语言实现，都做得非常到位。我特别喜欢其中关于模型评估和选择的部分，作者详细介绍了各种评估指标和交叉验证技术，这对于避免过拟合、选择最优模型至关重要。而且，书中还涵盖了一些更进阶的主题，比如降维、聚类以及一些非参数方法，这让我能够看到更广阔的数据科学图景。我真的感觉，拥有了这本书，就像拥有了一位经验丰富的数据科学家在我身边随时指导一样。它为我构建了一个坚实的统计学习理论基础，并教会我如何用R语言将其转化为解决实际问题的工具。

评分☆☆☆☆☆

这本书不错，讲得很清晰，练习也配得很好。

评分☆☆☆☆☆

正在用功学习当真

评分☆☆☆☆☆

双十一拼单买的

评分☆☆☆☆☆

翻译版的质量还是不错的，思路清晰深入浅出。推荐看下

评分☆☆☆☆☆

书还没看，入门必备，值得推荐

评分☆☆☆☆☆

好

评分☆☆☆☆☆

翻译版的质量还是不错的，思路清晰深入浅出。推荐看下

评分☆☆☆☆☆

书的质量很不错，加上活动搞优惠，比平时便宜好多。

评分☆☆☆☆☆

真的很快速的店