机器学习实践指南 基于R语言 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[英] 尼格尔·刘易斯（N.D.Lewis） 著，高蓉，李茂 译

图书标签:

• 机器学习
• R语言
• 实践
• 数据挖掘
• 统计学习
• 算法
• 数据分析
• 模型
• 应用
• 指南

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115478177

版次：1

商品编码：12341554

品牌：异步图书

包装：平装

开本：小16开

出版时间：2018-04-01

用纸：胶版纸

页数：141

正文语种：中文

编辑推荐

本书为读者建立机器学习模型提供了容易理解和上手的指导。本书拨开迷雾，开辟出一条清晰的学习路径，帮助读者发现、理解、应用和开发机器学习和数据科学的潜力。本书通过免费的预测分析软件包 ，为读者提供必要的工具，帮助读者充分理解、深化认识并展开创造性思维，以增强自己的机器学习和数据科学项目。

本书阐述了：
★ 能够从数据中学习到什么？
★ 为什么从数据中学习是数据科学工具箱的必 备部分？
★ 如何将机器学习运用到自己的研究中？

通过阅读本书，你将能够：
★ 掌握从数据中学习的技能；
★ 探索、评价并利用核心学习类型；
★ 发挥监督学习的威力；
★ 使用半监督学习设计成功的解决方案；
★ 学会使用无监督学习；
★ 模拟实现自己的想法并帮助开创新方法。

本书是一本可以轻轻松松从入门到精通的指南，你可以亲自动手实践其中巧妙的算法。
如果你对数据科学或机器学习应用领域有兴趣，并希望尝试其中的重要模型和预测技术，本书正是为你量身打造的。

内容简介

随着R语言的流行，从数据中学习比过去更加轻松。本书是通过R语言掌握数据科学技能的快速入门指南，书中一步一步地介绍如何在免费和流行的R统计包中建立每一种类型的模型。书中的案例描述得很清楚，几乎所有的代码都可以使用。读完本书，读者将可以在自己专注的某个领域把书中所介绍的技术付诸实践。

本书适合数据科学入门的读者阅读，尤其是通过R语言实现数据建模和分析方法的读者学习。

作者简介

作者简介
尼格尔?刘易斯（N.D. Lewis）是一位数据科学和预测领域的讲师、作者和研究者。他在华尔街和伦敦从事投资管理工作多年，编著了统计、数据科学和量化模型方面的数本图书，并且在大学里开设深度学习、机器学习和数据分析应用等方面的课程。

译者简介
高蓉，博士，任教于杭州电子科技大学，毕业于南开大学；研究领域包括资产定价、实证金融、数据科学应用；已出版教材和译著多部，发表学术论文数篇。

李茂，任教于天津理工大学，毕业于北京师范大学，热爱数据科学，从事与统计和数据分析相关的教学和研究工作。

目录

* 1章 简明学习问题… ……………………………………………………1
1．1 归纳推理和演绎推理的基础……………………………………………………2
1．2 你曾遇到这些事情吗？…………………………………………………………3
1．3 释放归纳的力量…………………………………………………………………3
1．4 推断的阴阳之道…………………………………………………………………4
1．5 学习问题的三大要素……………………………………………………………4
1．6 从数据中学习的目标……………………………………………………………6
1．7 阐明选择标准……………………………………………………………………7
1．8 学习任务的选择…………………………………………………………………8
附注………………………………………………………………………………………9
* 2章 监督学习………………………………………………………13
2．1 有效分类的基本要素……………………………………………………………13
2．2 如何确定假设类别的答案………………………………………………………15
2．3 监督学习的两个核心方法………………………………………………………16
2．3．1 生成算法的关键…………………………………………………………16
2．3．2 理解判别算法……………………………………………………………17
2．4 什么是贝叶斯分类器……………………………………………………………17
误差下界…………………………………………………………………………19
2．5 评估贝叶斯误差的两种简单技巧………………………………………………19
2．5．1 Mahalanobis技巧……………………………………………………19
2．5．2 Bhattacharyya技巧…………………………………………………20
2．6 如何释放朴素贝叶斯分类器的力量……………………………………………21
一个建立直觉的例子……………………………………………………………22
2．7 朴素贝叶斯分类器的R极简建立方法…………………………………………24
2．7．1 一个模拟的例子… …………………………………………………………24
2．7．2 甲状腺数据的分析………………………………………………………28
2．8 如何利用k-近邻算法的价值…………………………………………………33
2．8．1 深化理解的例子…………………………………………………………34
2．8．2 k近邻的R直接方法……………………………………………………37
2．8．3 如何决定k的* 优值……………………………………………………42
2．9 线性判别分析的关键……………………………………………………………42
2．9．1 求解广义特征值问题…………………………………………………44
2．9．2 R判别分析的基本要素…………………………………………………45
2．9．3 检查你想要的模型类型………………………………………………49
2．9．4 不要止步于线性判别分析………………………………………………50
2．10 逻辑回归分类的秘密……………………………………………………………51
建立R逻辑回归分类器的简便方法……………………………………………53
2．11 激励创意和激情的超级好主意…………………………………………………57
附注………………………………………………………………………………………59
第3章 无监督学习……………………………………………………68
3．1 无监督学习简介…………………………………………………………………68
3．2 两种核心方法及其工作原理……………………………………………………69
3．3 无监督学习的应用技术及R实现………………………………………………70
3．4 无监督学习的典型例子，你可以模仿学习……………………………………85
3．4．1 数据（图像）预处理……………………………………………………86
3．4．2 处理图像中的噪声………………………………………………………86
3．4．3 颅骨“剥离”……………………………………………………………87
3．4．4 完 美组合…………………………………………………………………87
附注……………………………………………………………………………………89
第4章 半监督学习……………………………………………………91
4．1 未标记数据的作用………………………………………………………………92
4．2 一致性假设……………………………………………………………………94
4．3 尝试半监督学习的极简方法…………………………………………………94
4．4 自学习算法………………………………………………………………………95
4．5 基于半监督模型的R学习……………………………………………………98
4．6 使用土地分类掌握这种实践说明… ……………………………………………102
附注……………………………………………………………………………………105
第5章 统计学习理论…………………………………………………108
5．1 Vapnik-Chervonenkis泛化界……………………………………………109
5．2 什么是Vapnik-Chervonenkis维…………………………………………110
5．3 结构风险* 小化的关键………………………………………………………113
5．4 实践中使用统计学习理论的* 佳建议………………………………………114
5．5 如何精通支持向量机…………………………………………………………115
5．6 支持向量机的本质……………………………………………………………116
松弛的处理……………………………………………………………………117
5．7 如何建立R支持向量机………………………………………………………118
附注……………………………………………………………………………………120
第6章 模型选择………………………………………………………122
6．1 模型的快速改进………………………………………………………………122
6．2 一个价值500万美元的小错误………………………………………………124
6．3 “天下没有免费午餐”定理之三大关键教训…………………………………125
6．4 什么是偏差和方差权衡………………………………………………………127
6．4．1 可约误差………………………………………………………………128
6．4．2 偏差……………………………………………………………………129
6．4．3 方差……………………………………………………………………130
6．5 你的模型犯过这种错吗？……………………………………………………131
6．6 留出技术的秘密………………………………………………………………132
6．7 有效交叉验证的艺术…………………………………………………………134
6．7．1 k-折交叉验证………………………………………………………134
6．7．2 一个R案例……………………………………………………………135
6．7．3 留一验证………………………………………………………………138
附注……………………………………………………………………………………140
恭喜你！……………………………………………………………………142

探索数据驱动的未来：一本关于机器学习的深入指南 在当今信息爆炸的时代，数据已成为驱动创新和决策的核心要素。从预测客户行为到优化生产流程，从识别疾病到构建智能助手，机器学习技术正以前所未有的速度渗透到我们生活的方方面面。然而，要真正掌握这项强大的技术，并将其有效地应用于实际问题，需要的不只是理论知识，更重要的是动手实践和深刻的理解。 本书旨在成为您踏入机器学习世界的可靠向导，帮助您从理论的海洋中驶向实践的彼岸。我们不仅会为您揭示机器学习的核心概念，更将重点放在如何在现实世界中应用这些技术，解决复杂的问题。本书将引导您一步一步地构建、训练和评估各种机器学习模型，并深入探讨如何优化模型的性能，使其在实际应用中发挥最大的价值。 本书的独特之处在于其“实践至上”的理念。 我们坚信，理解机器学习的最佳途径就是亲手去操作，去感受算法的脉动，去解决遇到的挑战。因此，本书将大量篇幅用于介绍如何利用强大的开源工具，将理论转化为可执行的代码。我们将聚焦于业界广泛使用的工具和库，让您能够迅速上手，并构建出符合实际需求的解决方案。 对于初学者而言， 本书将从最基础的概念讲起，循序渐进地引导您理解机器学习的基本原理。您将学习到监督学习、无监督学习和强化学习等主要的学习范式，并了解各种经典算法的内在机制，如线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、K-均值聚类以及神经网络等。我们不会止步于算法的介绍，而是深入剖析它们的工作原理，让您知其然，更知其所以然。 对于有一定基础的读者， 本书将提供更深入的探讨和更高级的技术。我们将详细讲解特征工程的重要性，以及如何从原始数据中提取出更有意义的特征，以提升模型的准确性。您将学习到各种降维技术，如主成分分析（PCA）和t-SNE，以及如何处理不平衡数据、缺失值等常见问题。本书还将介绍模型评估和选择的科学方法，包括交叉验证、各种评估指标的解读，以及如何避免过拟合和欠拟合。 本书的另一大亮点是其对模型解释性的关注。 在许多应用场景下，仅仅获得预测结果是不够的，我们还需要理解模型做出预测的原因。本书将介绍多种模型解释技术，例如特征重要性、部分依赖图（Partial Dependence Plots）和LIME等，帮助您洞察模型的决策过程，增强模型的可信度和可解释性。 跨领域应用是机器学习的魅力所在，本书也将贯穿这一主线。 我们将通过多个真实世界的案例研究，展示机器学习在不同领域的应用，包括但不限于： 金融领域： 信用风险评估、欺诈检测、股票价格预测。您将学习如何利用历史交易数据构建模型，识别高风险客户，或预测市场波动。 医疗健康： 疾病诊断辅助、药物研发、个性化治疗方案。我们将探讨如何分析医学影像、基因组数据，以辅助医生做出更准确的诊断。 电子商务： 商品推荐系统、客户流失预测、用户画像构建。您将学习如何分析用户行为数据，为用户提供更精准的商品推荐，并提高用户留存率。 自然语言处理（NLP）： 文本分类、情感分析、机器翻译。您将了解如何处理文本数据，从中提取信息，并构建智能的文本处理应用。 计算机视觉： 图像识别、目标检测、图像生成。您将接触到如何让计算机“看懂”图像，并从中提取有用的信息。 本书的结构设计充分考虑了学习的连贯性和实践性。 每个章节都将从理论概念的介绍开始，接着通过具体的代码示例进行演示，并最终引导读者通过练习题来巩固所学知识。我们鼓励读者在阅读的过程中，积极动手实践，修改代码，探索不同的参数设置，并观察其对模型性能的影响。 具体而言，本书的内容将涵盖以下关键主题： 第一部分：机器学习基础与入门 机器学习概述： 什么是机器学习？它与人工智能、数据挖掘的关系。机器学习的主要类型：监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习。 数据预处理： 数据清洗（处理缺失值、异常值）、特征缩放（标准化、归一化）、类别特征编码（独热编码、标签编码）。 回归模型： 线性回归： 原理、求解方法、正则化（Lasso, Ridge, Elastic Net）。 多项式回归： 引入非线性关系。 分类模型： 逻辑回归： 原理、激活函数（Sigmoid）、决策边界。 K近邻（KNN）： 距离度量、K值的选择。 支持向量机（SVM）： 核函数（线性、多项式、RBF）、软间隔、硬间隔。 决策树： 节点分裂标准（信息增益、基尼不纯度）、剪枝。 集成学习方法： Bagging： 随机森林。 Boosting： AdaBoost, Gradient Boosting（XGBoost, LightGBM）。 无监督学习： 聚类算法： K-均值（K-Means）、层次聚类、DBSCAN。 降维算法： 主成分分析（PCA）、t-分布随机邻域嵌入（t-SNE）。 模型评估与选择： 评估指标： 回归（MSE, RMSE, MAE, R²）、分类（准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线、AUC）。 交叉验证： K折交叉验证。 过拟合与欠拟合： 偏差-方差权衡。 第二部分：进阶主题与实践应用 特征工程精讲： 特征提取： 文本特征（TF-IDF, Word Embeddings）、图像特征。 特征构造： 交互特征、多项式特征。 特征选择： 过滤法、包裹法、嵌入法。 深度学习入门： 神经网络基础： 感知机、多层感知机（MLP）、激活函数（ReLU, tanh, softmax）。 反向传播算法。 卷积神经网络（CNN）： 卷积层、池化层、全连接层。 循环神经网络（RNN）： LSTM, GRU。 模型解释性： 全局解释性： 特征重要性。 局部解释性： LIME, SHAP。 可视化技术。 模型部署与集成： 模型持久化。 API构建。 与其他系统的集成。 案例研究与实战项目： 深入分析不同行业的实际应用案例，指导读者如何将所学知识应用于解决实际问题，并完成完整的项目流程。 本书并非仅仅是一本教科书，更是一本实践指南。 我们将鼓励您积极思考，勇于尝试。在每一个关键概念之后，我们都提供了详实的示例代码，帮助您理解抽象的理论。通过动手修改和运行这些代码，您可以直观地感受到不同算法的特性，以及参数调整对模型性能的影响。 对于不同背景的读者，本书都将提供有价值的内容。 如果您是初入机器学习领域的学生或开发者，本书将为您打下坚实的基础，让您能够自信地开始您的机器学习之旅。如果您是数据科学家或工程师，希望拓展您的技能，深入了解更高级的技术，本书也将为您提供宝贵的见解和实用的方法。 我们坚信，掌握机器学习的技能，将为您打开通往数据驱动未来的大门。 无论您是想提升个人能力，还是希望为您的组织带来创新性的解决方案，本书都将是您不可或缺的伙伴。让我们一起踏上这场激动人心的机器学习探索之旅，用数据创造更美好的未来。

评分☆☆☆☆☆

我之所以对《机器学习实践指南：基于R语言》这本书如此感兴趣，是因为我深知理论知识的学习如果脱离了实践，往往会显得空洞和难以消化。R语言作为我长期以来使用的统计分析和数据可视化工具，在机器学习领域的应用潜力让我充满期待。我希望这本书能够提供一个系统性的学习路径，帮助我从入门到精通。例如，我期待书中能有关于如何使用R语言构建各种预测模型的内容，包括但不限于线性回归、广义线性模型、树模型、集成模型，甚至是一些更复杂的深度学习模型。我希望作者能够提供易于理解的代码示例，并且对代码的逻辑和实现细节进行详尽的解读。同时，我更看重书中关于模型评估、选择和调优的实践指导，比如如何利用R语言中的包来执行交叉验证、网格搜索，以及如何根据不同的评估指标来选择最优模型。此外，如果书中能穿插一些真实世界的数据集和案例，让我能够边学边练，那将是极大的加分项。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字《机器学习实践指南：基于R语言》听起来就让人眼前一亮，作为一名对数据科学和机器学习充满热情，但又觉得理论过于枯燥的学习者来说，这样的实践导向性书籍简直是福音。我尤其期待书中能够深入浅出地讲解各种经典的机器学习算法，例如逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林以及深度学习中的一些基础模型，并且能够通过R语言提供的丰富库（比如caret, randomForest, e1071, xgboost等）来展示它们的具体实现过程。我希望作者能够提供大量的代码示例，并且对每一步的代码都进行详尽的解释，让读者不仅知其然，更知其所以然。此外，对于模型的调优、交叉验证、特征工程等关键实践环节，我也非常希望书中能够给出实用的技巧和建议，帮助我们避免走弯路，构建出真正有效的模型。当然，如果书中还能涵盖一些实际的案例分析，例如在电商推荐系统、金融风控、医疗诊断等领域的应用，那就更完美了，这样我们也能更好地理解机器学习在真实世界中的价值和力量。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题《机器学习实践指南：基于R语言》恰好戳中了我的痛点。我一直以来都对机器学习的理论模型感到头疼，各种数学公式和抽象概念常常让我望而却步。而R语言作为统计和数据分析的强大工具，又是我的老朋友，所以这本书的组合形式对我来说具有极大的吸引力。我非常希望书中能够聚焦于如何利用R语言解决实际的机器学习问题，而不是仅仅停留在理论层面。例如，在数据预处理方面，书中是否会详细介绍如何使用R来处理缺失值、异常值、进行特征缩放和编码？在模型选择上，是否会提供一些指导性的原则，帮助我们在不同的问题场景下选择合适的算法？更重要的是，我希望书中能够提供一些关于模型评估和解释的实操方法，比如如何计算和解读精度、召回率、F1分数、AUC等指标，以及如何使用R的可视化工具来解释模型的决策过程。如果书中还能分享一些在实际项目中遇到的常见问题和解决方案，那就太棒了。

评分☆☆☆☆☆

《机器学习实践指南：基于R语言》这个书名，让我对它充满了好奇和期待。我一直认为，学习任何技术，尤其是像机器学习这样复杂的领域，最有效的方式就是动手实践。我希望这本书能够成为我手中最得力的助手，指导我一步步地掌握R语言在机器学习领域的应用。我非常期待书中能够覆盖从数据加载、探索性数据分析（EDA）到模型训练、评估和部署的完整流程。具体来说，我希望书中能够清晰地介绍如何在R中进行各种监督学习和无监督学习任务，比如分类、回归、聚类等。对于每个算法，我期望能看到清晰的代码实现，并且附带详细的注释，让我能够理解每一行代码的含义。此外，我希望书中不仅仅是罗列代码，更能深入讲解算法背后的原理，并通过R语言的强大可视化能力，将复杂的概念具象化，让我更容易理解。如果书中还能提供一些关于如何优化模型性能，例如通过参数调优、集成学习等方面的实践建议，那将会非常有价值。

评分☆☆☆☆☆

读到《机器学习实践指南：基于R语言》这个书名，我脑海中立刻浮现出无数关于实际操作的场景。我一直认为，对于机器学习这样一门以解决实际问题为导向的学科，拥有一个扎实的实践基础至关重要。我希望这本书能够成为我学习和实践的“指路明灯”。具体而言，我期待书中能够涵盖如何利用R语言高效地进行数据预处理，包括数据清洗、特征工程、特征选择等关键步骤。我尤其希望书中能够提供各种机器学习算法的R语言实现，并配以详尽的代码注释和解释，让我能够清晰地理解算法的执行逻辑。此外，我对模型评估与性能优化的章节充满期待，希望书中能够提供关于如何使用R语言进行模型评估、如何进行超参数调优、如何运用交叉验证等技术来提升模型泛化能力。如果书中还能提供一些关于机器学习模型部署的初步介绍，或者分享一些在实际项目开发中可能遇到的挑战和应对策略，那将使这本书的价值更上一层楼。