機器學習實踐指南 基於R語言 epub pdf mobi txt 電子書 下載 2024

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編輯推薦

本書為讀者建立機器學習模型提供瞭容易理解和上手的指導。本書撥開迷霧，開闢齣一條清晰的學習路徑，幫助讀者發現、理解、應用和開發機器學習和數據科學的潛力。本書通過免費的預測分析軟件包 ，為讀者提供必要的工具，幫助讀者充分理解、深化認識並展開創造性思維，以增強自己的機器學習和數據科學項目。

本書闡述瞭：
★ 能夠從數據中學習到什麼？
★ 為什麼從數據中學習是數據科學工具箱的必 備部分？
★ 如何將機器學習運用到自己的研究中？

通過閱讀本書，你將能夠：
★ 掌握從數據中學習的技能；
★ 探索、評價並利用核心學習類型；
★ 發揮監督學習的威力；
★ 使用半監督學習設計成功的解決方案；
★ 學會使用無監督學習；
★ 模擬實現自己的想法並幫助開創新方法。

本書是一本可以輕輕鬆鬆從入門到精通的指南，你可以親自動手實踐其中巧妙的算法。
如果你對數據科學或機器學習應用領域有興趣，並希望嘗試其中的重要模型和預測技術，本書正是為你量身打造的。

內容簡介

隨著R語言的流行，從數據中學習比過去更加輕鬆。本書是通過R語言掌握數據科學技能的快速入門指南，書中一步一步地介紹如何在免費和流行的R統計包中建立每一種類型的模型。書中的案例描述得很清楚，幾乎所有的代碼都可以使用。讀完本書，讀者將可以在自己專注的某個領域把書中所介紹的技術付諸實踐。

本書適閤數據科學入門的讀者閱讀，尤其是通過R語言實現數據建模和分析方法的讀者學習。

作者簡介

作者簡介
尼格爾?劉易斯（N.D. Lewis）是一位數據科學和預測領域的講師、作者和研究者。他在華爾街和倫敦從事投資管理工作多年，編著瞭統計、數據科學和量化模型方麵的數本圖書，並且在大學裏開設深度學習、機器學習和數據分析應用等方麵的課程。

譯者簡介
高蓉，博士，任教於杭州電子科技大學，畢業於南開大學；研究領域包括資産定價、實證金融、數據科學應用；已齣版教材和譯著多部，發錶學術論文數篇。

李茂，任教於天津理工大學，畢業於北京師範大學，熱愛數據科學，從事與統計和數據分析相關的教學和研究工作。

目錄

* 1章 簡明學習問題… ……………………………………………………1
1．1 歸納推理和演繹推理的基礎……………………………………………………2
1．2 你曾遇到這些事情嗎？…………………………………………………………3
1．3 釋放歸納的力量…………………………………………………………………3
1．4 推斷的陰陽之道…………………………………………………………………4
1．5 學習問題的三大要素……………………………………………………………4
1．6 從數據中學習的目標……………………………………………………………6
1．7 闡明選擇標準……………………………………………………………………7
1．8 學習任務的選擇…………………………………………………………………8
附注………………………………………………………………………………………9
* 2章 監督學習………………………………………………………13
2．1 有效分類的基本要素……………………………………………………………13
2．2 如何確定假設類彆的答案………………………………………………………15
2．3 監督學習的兩個核心方法………………………………………………………16
2．3．1 生成算法的關鍵…………………………………………………………16
2．3．2 理解判彆算法……………………………………………………………17
2．4 什麼是貝葉斯分類器……………………………………………………………17
誤差下界…………………………………………………………………………19
2．5 評估貝葉斯誤差的兩種簡單技巧………………………………………………19
2．5．1 Mahalanobis技巧……………………………………………………19
2．5．2 Bhattacharyya技巧…………………………………………………20
2．6 如何釋放樸素貝葉斯分類器的力量……………………………………………21
一個建立直覺的例子……………………………………………………………22
2．7 樸素貝葉斯分類器的R極簡建立方法…………………………………………24
2．7．1 一個模擬的例子… …………………………………………………………24
2．7．2 甲狀腺數據的分析………………………………………………………28
2．8 如何利用k-近鄰算法的價值…………………………………………………33
2．8．1 深化理解的例子…………………………………………………………34
2．8．2 k近鄰的R直接方法……………………………………………………37
2．8．3 如何決定k的* 優值……………………………………………………42
2．9 綫性判彆分析的關鍵……………………………………………………………42
2．9．1 求解廣義特徵值問題…………………………………………………44
2．9．2 R判彆分析的基本要素…………………………………………………45
2．9．3 檢查你想要的模型類型………………………………………………49
2．9．4 不要止步於綫性判彆分析………………………………………………50
2．10 邏輯迴歸分類的秘密……………………………………………………………51
建立R邏輯迴歸分類器的簡便方法……………………………………………53
2．11 激勵創意和激情的超級好主意…………………………………………………57
附注………………………………………………………………………………………59
第3章 無監督學習……………………………………………………68
3．1 無監督學習簡介…………………………………………………………………68
3．2 兩種核心方法及其工作原理……………………………………………………69
3．3 無監督學習的應用技術及R實現………………………………………………70
3．4 無監督學習的典型例子，你可以模仿學習……………………………………85
3．4．1 數據（圖像）預處理……………………………………………………86
3．4．2 處理圖像中的噪聲………………………………………………………86
3．4．3 顱骨“剝離”……………………………………………………………87
3．4．4 完 美組閤…………………………………………………………………87
附注……………………………………………………………………………………89
第4章 半監督學習……………………………………………………91
4．1 未標記數據的作用………………………………………………………………92
4．2 一緻性假設……………………………………………………………………94
4．3 嘗試半監督學習的極簡方法…………………………………………………94
4．4 自學習算法………………………………………………………………………95
4．5 基於半監督模型的R學習……………………………………………………98
4．6 使用土地分類掌握這種實踐說明… ……………………………………………102
附注……………………………………………………………………………………105
第5章 統計學習理論…………………………………………………108
5．1 Vapnik-Chervonenkis泛化界……………………………………………109
5．2 什麼是Vapnik-Chervonenkis維…………………………………………110
5．3 結構風險* 小化的關鍵………………………………………………………113
5．4 實踐中使用統計學習理論的* 佳建議………………………………………114
5．5 如何精通支持嚮量機…………………………………………………………115
5．6 支持嚮量機的本質……………………………………………………………116
鬆弛的處理……………………………………………………………………117
5．7 如何建立R支持嚮量機………………………………………………………118
附注……………………………………………………………………………………120
第6章 模型選擇………………………………………………………122
6．1 模型的快速改進………………………………………………………………122
6．2 一個價值500萬美元的小錯誤………………………………………………124
6．3 “天下沒有免費午餐”定理之三大關鍵教訓…………………………………125
6．4 什麼是偏差和方差權衡………………………………………………………127
6．4．1 可約誤差………………………………………………………………128
6．4．2 偏差……………………………………………………………………129
6．4．3 方差……………………………………………………………………130
6．5 你的模型犯過這種錯嗎？……………………………………………………131
6．6 留齣技術的秘密………………………………………………………………132
6．7 有效交叉驗證的藝術…………………………………………………………134
6．7．1 k-摺交叉驗證………………………………………………………134
6．7．2 一個R案例……………………………………………………………135
6．7．3 留一驗證………………………………………………………………138
附注……………………………………………………………………………………140
恭喜你！……………………………………………………………………142

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