精通机器学习：基于R（第2版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 考瑞·莱斯米斯特尔 著，陈光欣 译

图书标签:

• 机器学习
• R语言
• 数据挖掘
• 统计学习
• 算法
• 数据分析
• 建模
• 预测
• 人工智能
• 技术

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115477781

版次：1

商品编码：12326907

包装：平装

丛书名： 图灵程序设计丛书

开本：16开

出版时间：2018-03-01

用纸：胶版纸

页数：291

正文语种：中文

编辑推荐

本书使用R语言讲述机器学习高 级技术，带领读者深入研究统计学习理论和监督式学习，理解如何设计高效算法，学习构建推荐引擎，运用多类分类和深度学习，等等。通过探索数据挖掘、分类、聚类、回归、预测建模、异常检测等，本书帮助读者理解这些概念的工作原理和能够实现的操作。读者将循序渐进地学习神经网络等主题，探索深度学习等内容。通过不同方式使用不同的数据集，读者还可以在AWS等云平台上利用R亲手实践机器学习。

内容简介

机器学习是近年来的热门技术话题，R语言是处理其中大量数据的有力工具。本书为读者提供机器学习和R语言的坚实算法基础和业务基础，内容包括机器学习基本概念、线性回归、逻辑回归和判别分析、线性模型的高 级选择特性、K* 近邻和支持向量机等，力图平衡实践中的技术和理论两方面。
本书适合试图理解和表述机器学习算法的IT人士、想在分析中发挥R强大威力的统计学专家。即使是同时精通IT技术和统计学的读者，在本书中仍然可以发现一些有用的窍门和技巧。

作者简介

Cory Leismester

具有十多年量化管理经验，目前在银行业担任高 级量化管理经理，负责构建市场营销和监管模型。曾在礼来公司任职16年，负责销售、市场调查、精益六西格玛、营销分析、新产品预测等工作。

目录

第1章 成功之路1
1．1 流程1
1．2 业务理解2
1．2．1 确定业务目标3
1．2．2 现状评估4
1．2．3 确定分析目标4
1．2．4 建立项目计划4
1．3 数据理解4
1．4 数据准备5
1．5 建模5
1．6 评价6
1．7 部署6
1．8 算法流程图7
1．9 小结10
第 2章 线性回归：机器学习基础技术11
2．1 单变量回归11
2．2 多变量线性回归18
2．2．1 业务理解18
2．2．2 数据理解和数据准备18
2．2．3 模型构建与模型评价21
2．3 线性模型中的其他问题30
2．3．1 定性特征30
2．3．2 交互项32
2．4 小结34
第3章 逻辑斯蒂回归与判别分析35
3．1 分类方法与线性回归35
3．2 逻辑斯蒂回归36
3．2．1 业务理解36
3．2．2 数据理解和数据准备37
3．2．3 模型构建与模型评价41
3．3 判别分析概述46
3．4 多元自适应回归样条方法50
3．5 模型选择54
3．6 小结57
第4章 线性模型中的高 级特征选择技术58
4．1 正则化简介58
4．1．1 岭回归59
4．1．2 LASSO59
4．1．3 弹性网络60
4．2 商业案例60
4．2．1 业务理解60
4．2．2 数据理解和数据准备60
4．3 模型构建与模型评价65
4．3．1 * 优子集65
4．3．2 岭回归68
4．3．3 LASSO71
4．3．4 弹性网络73
4．3．5 使用glmnet进行交叉验证76
4．4 模型选择78
4．5 正则化与分类问题78
4．6 小结81
第5章 更多分类技术：K-* 近邻与
支持向量机82
5．1 K-* 近邻82
5．2 支持向量机84
5．3 商业案例86
5．3．1 业务理解86
5．3．2 数据理解和数据准备87
5．3．3 模型构建与模型评价92
5．3．4 模型选择98
5．4 SVM中的特征选择100
5．5 小结101
第6章 分类回归树103
6．1 本章技术概述103
6．1．1 回归树104
6．1．2 分类树104
6．1．3 随机森林105
6．1．4 梯度提升106
6．2 商业案例106
6．2．1 模型构建与模型评价107
6．2．2 模型选择121
6．2．3 使用随机森林进行特征选择121
6．3 小结123
第7章 神经网络与深度学习124
7．1 神经网络介绍124
7．2 深度学习简介128
深度学习资源与高 级方法130
7．3 业务理解131
7．4 数据理解和数据准备132
7．5 模型构建与模型评价136
7．6 深度学习示例139
7．6．1 H2O背景介绍139
7．6．2 将数据上载到H2O平台140
7．6．3 建立训练数据集和测试
数据集141
7．6．4 模型构建142
7．7 小结146
第8章 聚类分析147
8．1 层次聚类148
8．2 K-均值聚类149
8．3 果瓦系数与围绕中心的划分150
8．3．1 果瓦系数150
8．3．2 PAM151
8．4 随机森林151
8．5 业务理解152
8．6 数据理解与数据准备152
8．7 模型构建与模型评价155
8．7．1 层次聚类155
8．7．2 K-均值聚类162
8．7．3 果瓦系数和PAM165
8．7．4 随机森林与PAM167
8．8 小结168
第9章 主成分分析169
9．1 主成分简介170
9．2 业务理解173
9．3 模型构建与模型评价176
9．3．1 主成分抽取176
9．3．2 正交旋转与解释177
9．3．3 根据主成分建立因子得分178
9．3．4 回归分析178
9．4 小结184
* 10章 购物篮分析、推荐引擎与
序列分析185
10．1 购物篮分析简介186
10．2 业务理解187
10．3 数据理解和数据准备187
10．4 模型构建与模型评价189
10．5 推荐引擎简介192
10．5．1 基于用户的协同过滤193
10．5．2 基于项目的协同过滤194
10．5．3 奇异值分解和主成分分析194
10．6 推荐系统的业务理解198
10．7 推荐系统的数据理解与数据准备198
10．8 推荐系统的建模与评价200
10．9 序列数据分析208
10．10 小结214
* 11章 创建集成多类分类215
11．1 集成模型215
11．2 业务理解与数据理解216
11．3 模型评价与模型选择217
11．4 多类分类219
11．5 业务理解与数据理解220
11．6 模型评价与模型选择223
11．6．1 随机森林224
11．6．2 岭回归225
11．7 MLR集成模型226
11．8 小结228
* 12章 时间序列与因果关系229
12．1 单变量时间序列分析229
12．2 业务理解235
12．3 模型构建与模型评价240
12．3．1 单变量时间序列预测240
12．3．2 检查因果关系243
12．4 小结249
* 13章 文本挖掘250
13．1 文本挖掘框架与方法250
13．2 主题模型252
13．3 业务理解254
13．4 模型构建与模型评价257
13．4．1 词频分析与主题模型257
13．4．2 其他定量分析261
13．5 小结267
* 14章 在云上使用R语言268
14．1 创建AWS账户269
14．1．1 启动虚拟机270
14．1．2 启动Rstudio272
14．2 小结274
附录A R语言基础275

《精通机器学习：基于R（第2版）》是一本深入探讨机器学习领域核心概念、算法及其在实际应用中落地方法的权威指南。本书以R语言为主要实现工具，力求为读者提供一个理论与实践相结合的学习路径，帮助开发者、数据科学家以及对机器学习充满热情的学习者，能够系统地掌握并有效地运用各类机器学习技术，解决现实世界中的复杂问题。 本书内容概览 本书共分为三个主要部分：基础理论与预备知识、核心机器学习算法详解、进阶主题与实践应用。 第一部分：基础理论与预备知识 在正式进入机器学习的精彩世界之前，我们首先需要夯实坚实的基础。本部分将引导读者回顾并理解机器学习所依赖的关键数学概念和统计学原理，并为R语言环境的搭建与使用打下基础。 机器学习概述与发展历程：我们将从宏观视角出发，介绍机器学习的定义、目标、不同类型（监督学习、无监督学习、强化学习）以及它在人工智能领域中的定位。同时，简要回顾机器学习的发展历程，让读者对这一领域的演进有一个整体的认识。 数学与统计学基础：机器学习算法的背后往往蕴含着精妙的数学原理。本章将重点梳理线性代数、微积分、概率论和统计学中的核心概念，例如向量、矩阵运算、导数、概率分布、期望、方差、假设检验等。这些基础知识对于理解算法的工作机制至关重要。 R语言环境准备与数据操作：R语言以其强大的统计计算能力和丰富的可视化工具，成为数据科学和机器学习领域的明星工具。本章将指导读者完成R及RStudio的安装，介绍R语言的基本语法、数据结构（向量、列表、矩阵、数据框）以及进行数据导入、清洗、转换和探索性数据分析（EDA）的常用函数和技巧。我们将通过实际例子，让读者快速上手R语言的数据处理能力。 特征工程与数据预处理：真实世界的数据往往是混乱且不完整的。特征工程是将原始数据转化为机器学习模型能够有效利用的输入的过程。本章将深入探讨各种数据预处理技术，包括处理缺失值（插补、删除）、异常值检测与处理、数据归一化与标准化、编码（如独热编码、标签编码）以及特征选择与降维（如主成分分析PCA）等。这些步骤直接影响模型的性能和泛化能力。 第二部分：核心机器学习算法详解 本部分是本书的核心，将深入剖析各种主流的机器学习算法，不仅讲解其理论基础，更通过R语言的实现代码，展示如何将理论付诸实践。 监督学习算法： 线性回归与逻辑回归：我们将从最简单的模型开始，详细讲解线性回归的原理，包括最小二乘法、正则化（Lasso, Ridge）等，并学习如何使用R实现。随后，过渡到逻辑回归，理解其如何用于二分类和多分类问题，并介绍其在分类任务中的应用。 决策树与集成学习（随机森林、梯度提升）：决策树是理解许多复杂模型的基础。本章将介绍决策树的构建原理（如ID3, C4.5, CART算法）、剪枝技术以及如何防止过拟合。在此基础上，我们将深入讲解集成学习的思想，重点介绍随机森林（Random Forest）的构建方式及其优势，以及梯度提升（Gradient Boosting）算法（如XGBoost, LightGBM）的原理和调优策略，这些模型在许多竞赛和实际应用中表现卓越。 支持向量机（SVM）：SVM以其优异的分类性能和处理高维数据的能力而闻名。本章将详细讲解SVM的核心概念，包括最大间隔分类器、核技巧（线性核、多项式核、径向基核RBF）以及SVM在分类和回归任务中的应用。 K近邻算法（KNN）：KNN是一种简单而直观的非参数算法。我们将介绍其工作原理、距离度量方式以及K值的选择对模型性能的影响。 朴素贝叶斯：基于概率的分类算法，尤其适用于文本分类等任务。本章将介绍贝叶斯定理、条件独立性假设以及不同类型的朴素贝叶斯分类器（高斯、多项式、多项式）。 无监督学习算法： 聚类分析（K-Means, DBSCAN, 分层聚类）：无监督学习旨在发现数据中的内在结构。本章将介绍K-Means算法的迭代过程、如何选择K值以及其局限性。之后，我们将探讨DBSCAN算法（基于密度的聚类）和分层聚类（Hierarchical Clustering）等更高级的聚类方法，并展示如何使用R进行聚类分析。 降维技术（PCA, t-SNE）：降维是将高维数据映射到低维空间，以简化模型、减少计算量和进行可视化。本章将深入讲解主成分分析（PCA）的数学原理，以及t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）在可视化高维数据中的强大能力。 模型评估与选择： 性能度量：无论使用何种算法，准确评估模型性能至关重要。本章将详细介绍各种性能度量指标，包括准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线、AUC值、均方误差（MSE）、R²分数等，并讲解它们各自的适用场景。 交叉验证与模型调优：为了避免模型过拟合，我们需要采用交叉验证技术。本章将介绍K折交叉验证、留一法交叉验证等方法，并讲解如何利用网格搜索（Grid Search）和随机搜索（Random Search）等技术来寻找最优的模型超参数。 第三部分：进阶主题与实践应用 在掌握了基础算法之后，本部分将带领读者探索更高级的机器学习技术，并展示如何将所学知识应用于实际的业务场景。 深度学习入门：虽然本书侧重于传统的机器学习算法，但对深度学习的初步认识是必不可少的。本章将简要介绍神经网络的基本结构（感知机、多层感知机）、激活函数、反向传播算法以及深度学习在图像识别、自然语言处理等领域的应用概述。我们将使用R中的相关包（如Keras for R）进行简单的神经网络演示。 文本挖掘与自然语言处理（NLP）：本章将聚焦于文本数据的处理。我们将介绍文本数据的表示方法（词袋模型、TF-IDF）、文本预处理技术（分词、去停用词、词干提取）、情感分析、主题模型（LDA）等NLP基础任务，并利用R中的文本处理工具包进行实践。 时间序列分析：处理带有时间依赖性的数据是许多领域的重要任务。本章将介绍时间序列的基本概念，包括平稳性、自相关性（ACF）和偏自相关性（PACF），以及ARIMA模型、指数平滑法等经典时间序列预测模型。 异常检测：识别数据中的异常点对于欺诈检测、设备故障预测等领域至关重要。本章将介绍不同的异常检测策略，包括基于统计的方法、基于距离的方法和基于模型的方法。 模型部署与最佳实践：学习如何将训练好的模型部署到生产环境是实际应用的关键环节。本章将讨论模型序列化、API接口构建以及模型监控与维护等方面的基本概念。同时，我们将总结一系列机器学习项目的最佳实践，帮助读者构建健壮、可扩展的机器学习解决方案。 案例研究与项目实践：本书将穿插多个真实世界的案例研究，涵盖诸如客户流失预测、销售预测、推荐系统、图像分类等不同应用场景。通过这些案例，读者可以学习如何完整地应用机器学习流程，从问题定义、数据获取、特征工程、模型选择、训练、评估到最终的部署和解读。 本书特色 R语言驱动：本书所有算法的实现都基于R语言，并通过清晰的代码示例进行演示，方便读者动手实践。 理论与实践并重：既深入浅出地讲解算法背后的数学原理，又提供易于理解的实践代码，帮助读者融会贯通。 循序渐进：从基础概念到核心算法，再到进阶应用，内容组织逻辑清晰，适合不同程度的学习者。 注重实战：通过丰富的案例研究和项目实践，帮助读者将所学知识应用于解决实际问题。 紧跟技术前沿：涵盖了当前机器学习领域的热门算法和技术，并提供深入的讲解。 《精通机器学习：基于R（第2版）》旨在成为您在机器学习学习道路上的得力助手，帮助您构建扎实的理论基础，掌握强大的实操技能，最终成为一名优秀的机器学习工程师或数据科学家。无论您是初学者还是希望深化理解的从业者，本书都将为您提供宝贵的知识和实践指导。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出现，简直是把我从 ML 的迷雾中解救了出来！我之前一直对机器学习充满了好奇，也尝试过一些零散的在线课程和博客文章，但总感觉抓不住核心，知识点也像散落的珍珠，难以串联成项链。直到我翻开了《精通机器学习：基于R（第2版）》，那种醍醐灌顶的感觉才真正到来。作者的讲解方式极其直观，哪怕我这样的初学者，也能很快理解那些看似高深的算法原理。最让我惊喜的是，书中提供的 R 语言代码示例是如此的详尽且实用，不仅仅是简单地展示了函数的使用，更是深入剖析了每个参数的含义以及它们如何影响模型的性能。我甚至可以跟着书中的步骤，一步一步地在自己的电脑上复现整个流程，这种动手实践带来的成就感是无与伦比的。而且，作者在介绍每个算法时，都会从其背后的数学思想娓娓道来，但这并不枯燥，反而让我对算法的“为什么”有了更深刻的理解，而不是仅仅停留在“怎么用”的层面。以前总觉得机器学习需要深厚的数学功底，读了这本书之后，我发现原来可以将复杂的数学概念转化为易于理解的逻辑，这对我的学习信心是巨大的鼓舞。它就像一本“武功秘籍”，将 ML 的各种招式拆解开来，并且附带了详细的练习方法，让我能够循序渐进地掌握这门“绝技”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格和整体编排，对于我这种希望系统性地梳理和巩固机器学习知识的读者来说，简直是恰到好处。我之前阅读过不少关于机器学习的书籍，但往往缺乏一条清晰的主线，知识点之间也显得有些零散。《精通机器学习：基于R（第2版）》在这方面做得非常出色，它以 R 语言为载体，将各个机器学习算法及其相关概念串联起来，形成了一个完整的知识体系。作者在讲解每一个算法时，都会清晰地阐述其核心思想、数学原理以及在 R 中的实现方式。我特别欣赏书中对不同模型之间比较和选择的论述，这让我能够根据具体问题来做出更明智的模型选择，而不是盲目地尝试各种算法。此外，书中还包含了大量关于模型评估、调优以及模型解释的实用技巧，这些都是在实际项目中至关重要的环节。我曾经在实际工作中遇到过模型性能不佳的问题，但不知道如何下手去诊断和改进，阅读了这本书后，我掌握了一套系统性的方法来解决这类问题。它不仅仅是一本技术书籍，更是一本关于如何“做好”机器学习的书。书中的图表和插图也起到了很好的辅助作用，让抽象的概念变得更加具象化，易于理解和记忆。

评分☆☆☆☆☆

从一个在实际工作场景中已经应用机器学习一段时间的开发者的角度来看，《精通机器学习：基于R（第2版）》这本书，简直就是一本“应试指南”升级版的“实战宝典”。我之前主要依赖于网络上的零散资料和开源库的文档来解决实际问题，但常常会遇到一些难以解释的边界情况，或者对模型的选择和调优感到力不从心。这本书的到来，弥补了我在理论深度和系统性上的不足。作者在讲解各种模型时，不仅仅是给出代码，更重要的是深入探讨了不同模型适用的场景、优缺点以及模型评估的各种指标和方法。特别是关于模型解释性（interpretability）的部分，我真的受益匪浅，它让我能够更清晰地向非技术人员解释模型的预测结果，这对跨部门沟通和项目落地至关重要。书中的案例分析也非常贴近实际，我可以在阅读过程中联想到自己遇到的问题，并且找到相应的解决方案。让我印象深刻的是，书中对于数据预处理、特征工程以及模型选择的流程讲解得非常系统，这在很多碎片化的学习资料中是难以找到的。它帮助我建立起一套完整的机器学习项目开发框架，不再是“头痛医头，脚痛医脚”的模式。总而言之，这本书为我提供了一个更严谨、更科学的机器学习实践框架，让我的工作效率和模型质量都有了显著的提升。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对数据科学和人工智能充满热情但又背景相对薄弱的学生，《精通机器学习：基于R（第2版）》无疑是我近期学习中最有价值的投资。这本书的叙述风格非常独特，它不像一些学术著作那样充斥着晦涩难懂的术语，反而更像是一位经验丰富的导师在耐心地引导你一步步深入。我尤其喜欢作者在引入新概念时，总是先从一个直观的例子入手，然后再慢慢剥开其背后的数学原理。这让我能够先建立起对概念的感性认识，然后再去理解其理性逻辑，学习过程就不会那么痛苦。书中提供的 R 语言代码，不仅仅是可运行的代码，更是一种学习思维方式的引导。我通过跟随代码进行实践，不仅学会了如何使用 R 来实现各种机器学习算法，更重要的是，我开始理解了在实际应用中，如何对数据进行探索性分析，如何选择合适的模型，以及如何评估模型的性能。这种“边学边做”的学习模式，极大地增强了我的学习动力和效果。我还发现，书中对一些常见问题的解答非常有针对性，例如模型的过拟合和欠拟合问题，以及如何通过正则化等方法来解决。这些都是我在其他资料中遇到的模糊点，在这本书中得到了清晰的阐释。它让我对机器学习的理解不再是停留在“黑箱”操作，而是逐渐变得透明和可控。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对机器学习充满热情，但又希望能够快速将理论知识转化为实践技能的读者，这本书的出现，可以说是恰逢其时。我之前尝试过多种学习方式，但总觉得缺乏一个系统性的框架来指导我的学习。《精通机器学习：基于R（第2版）》恰恰填补了这一空白。作者以 R 语言为基础，将各种机器学习算法的理论知识与实践操作紧密结合，使得学习过程既严谨又有趣。我尤其喜欢书中对每个算法的讲解方式，它不仅仅停留在算法的表面，而是深入到其背后的数学原理和逻辑，让我能够从根本上理解算法的工作机制。同时，书中提供的 R 代码示例非常详尽且实用，我能够跟随代码一步一步地进行实践，亲身体验算法的应用效果。这对于巩固学习成果，提升实操能力非常有帮助。此外，书中对数据预处理、特征工程、模型评估和调优等关键环节的论述也非常到位，这对于我解决实际问题提供了宝贵的指导。我曾经在处理真实数据集时遇到过各种挑战，而这本书中提供的解决方案，让我受益匪浅。它让我意识到，机器学习不仅仅是算法本身，更是一个包含数据、模型、评估和迭代的完整流程。这本书让我对机器学习的学习路径更加清晰，也更有信心去探索更复杂的应用场景。