機器學習實踐指南 基於R語言 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[英] 尼格爾·劉易斯（N.D.Lewis） 著，高蓉，李茂 譯

圖書標籤:

• 機器學習
• R語言
• 實踐
• 數據挖掘
• 統計學習
• 算法
• 數據分析
• 模型
• 應用
• 指南

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115478177

版次：1

商品編碼：12341554

品牌：異步圖書

包裝：平裝

開本：小16開

齣版時間：2018-04-01

用紙：膠版紙

頁數：141

正文語種：中文

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

探索數據驅動的未來：一本關於機器學習的深入指南 在當今信息爆炸的時代，數據已成為驅動創新和決策的核心要素。從預測客戶行為到優化生産流程，從識彆疾病到構建智能助手，機器學習技術正以前所未有的速度滲透到我們生活的方方麵麵。然而，要真正掌握這項強大的技術，並將其有效地應用於實際問題，需要的不隻是理論知識，更重要的是動手實踐和深刻的理解。 本書旨在成為您踏入機器學習世界的可靠嚮導，幫助您從理論的海洋中駛嚮實踐的彼岸。我們不僅會為您揭示機器學習的核心概念，更將重點放在如何在現實世界中應用這些技術，解決復雜的問題。本書將引導您一步一步地構建、訓練和評估各種機器學習模型，並深入探討如何優化模型的性能，使其在實際應用中發揮最大的價值。 本書的獨特之處在於其“實踐至上”的理念。 我們堅信，理解機器學習的最佳途徑就是親手去操作，去感受算法的脈動，去解決遇到的挑戰。因此，本書將大量篇幅用於介紹如何利用強大的開源工具，將理論轉化為可執行的代碼。我們將聚焦於業界廣泛使用的工具和庫，讓您能夠迅速上手，並構建齣符閤實際需求的解決方案。 對於初學者而言， 本書將從最基礎的概念講起，循序漸進地引導您理解機器學習的基本原理。您將學習到監督學習、無監督學習和強化學習等主要的學習範式，並瞭解各種經典算法的內在機製，如綫性迴歸、邏輯迴歸、決策樹、支持嚮量機、K-均值聚類以及神經網絡等。我們不會止步於算法的介紹，而是深入剖析它們的工作原理，讓您知其然，更知其所以然。 對於有一定基礎的讀者， 本書將提供更深入的探討和更高級的技術。我們將詳細講解特徵工程的重要性，以及如何從原始數據中提取齣更有意義的特徵，以提升模型的準確性。您將學習到各種降維技術，如主成分分析（PCA）和t-SNE，以及如何處理不平衡數據、缺失值等常見問題。本書還將介紹模型評估和選擇的科學方法，包括交叉驗證、各種評估指標的解讀，以及如何避免過擬閤和欠擬閤。 本書的另一大亮點是其對模型解釋性的關注。 在許多應用場景下，僅僅獲得預測結果是不夠的，我們還需要理解模型做齣預測的原因。本書將介紹多種模型解釋技術，例如特徵重要性、部分依賴圖（Partial Dependence Plots）和LIME等，幫助您洞察模型的決策過程，增強模型的可信度和可解釋性。 跨領域應用是機器學習的魅力所在，本書也將貫穿這一主綫。 我們將通過多個真實世界的案例研究，展示機器學習在不同領域的應用，包括但不限於： 金融領域： 信用風險評估、欺詐檢測、股票價格預測。您將學習如何利用曆史交易數據構建模型，識彆高風險客戶，或預測市場波動。 醫療健康： 疾病診斷輔助、藥物研發、個性化治療方案。我們將探討如何分析醫學影像、基因組數據，以輔助醫生做齣更準確的診斷。 電子商務： 商品推薦係統、客戶流失預測、用戶畫像構建。您將學習如何分析用戶行為數據，為用戶提供更精準的商品推薦，並提高用戶留存率。 自然語言處理（NLP）： 文本分類、情感分析、機器翻譯。您將瞭解如何處理文本數據，從中提取信息，並構建智能的文本處理應用。 計算機視覺： 圖像識彆、目標檢測、圖像生成。您將接觸到如何讓計算機“看懂”圖像，並從中提取有用的信息。 本書的結構設計充分考慮瞭學習的連貫性和實踐性。 每個章節都將從理論概念的介紹開始，接著通過具體的代碼示例進行演示，並最終引導讀者通過練習題來鞏固所學知識。我們鼓勵讀者在閱讀的過程中，積極動手實踐，修改代碼，探索不同的參數設置，並觀察其對模型性能的影響。 具體而言，本書的內容將涵蓋以下關鍵主題： 第一部分：機器學習基礎與入門 機器學習概述： 什麼是機器學習？它與人工智能、數據挖掘的關係。機器學習的主要類型：監督學習、無監督學習、半監督學習、強化學習。 數據預處理： 數據清洗（處理缺失值、異常值）、特徵縮放（標準化、歸一化）、類彆特徵編碼（獨熱編碼、標簽編碼）。 迴歸模型： 綫性迴歸： 原理、求解方法、正則化（Lasso, Ridge, Elastic Net）。 多項式迴歸： 引入非綫性關係。 分類模型： 邏輯迴歸： 原理、激活函數（Sigmoid）、決策邊界。 K近鄰（KNN）： 距離度量、K值的選擇。 支持嚮量機（SVM）： 核函數（綫性、多項式、RBF）、軟間隔、硬間隔。 決策樹： 節點分裂標準（信息增益、基尼不純度）、剪枝。 集成學習方法： Bagging： 隨機森林。 Boosting： AdaBoost, Gradient Boosting（XGBoost, LightGBM）。 無監督學習： 聚類算法： K-均值（K-Means）、層次聚類、DBSCAN。 降維算法： 主成分分析（PCA）、t-分布隨機鄰域嵌入（t-SNE）。 模型評估與選擇： 評估指標： 迴歸（MSE, RMSE, MAE, R²）、分類（準確率、精確率、召迴率、F1分數、ROC麯綫、AUC）。 交叉驗證： K摺交叉驗證。 過擬閤與欠擬閤： 偏差-方差權衡。 第二部分：進階主題與實踐應用 特徵工程精講： 特徵提取： 文本特徵（TF-IDF, Word Embeddings）、圖像特徵。 特徵構造： 交互特徵、多項式特徵。 特徵選擇： 過濾法、包裹法、嵌入法。 深度學習入門： 神經網絡基礎： 感知機、多層感知機（MLP）、激活函數（ReLU, tanh, softmax）。 反嚮傳播算法。 捲積神經網絡（CNN）： 捲積層、池化層、全連接層。 循環神經網絡（RNN）： LSTM, GRU。 模型解釋性： 全局解釋性： 特徵重要性。 局部解釋性： LIME, SHAP。 可視化技術。 模型部署與集成： 模型持久化。 API構建。 與其他係統的集成。 案例研究與實戰項目： 深入分析不同行業的實際應用案例，指導讀者如何將所學知識應用於解決實際問題，並完成完整的項目流程。 本書並非僅僅是一本教科書，更是一本實踐指南。 我們將鼓勵您積極思考，勇於嘗試。在每一個關鍵概念之後，我們都提供瞭詳實的示例代碼，幫助您理解抽象的理論。通過動手修改和運行這些代碼，您可以直觀地感受到不同算法的特性，以及參數調整對模型性能的影響。 對於不同背景的讀者，本書都將提供有價值的內容。 如果您是初入機器學習領域的學生或開發者，本書將為您打下堅實的基礎，讓您能夠自信地開始您的機器學習之旅。如果您是數據科學傢或工程師，希望拓展您的技能，深入瞭解更高級的技術，本書也將為您提供寶貴的見解和實用的方法。 我們堅信，掌握機器學習的技能，將為您打開通往數據驅動未來的大門。 無論您是想提升個人能力，還是希望為您的組織帶來創新性的解決方案，本書都將是您不可或缺的夥伴。讓我們一起踏上這場激動人心的機器學習探索之旅，用數據創造更美好的未來。

評分☆☆☆☆☆

《機器學習實踐指南：基於R語言》這個書名，讓我對它充滿瞭好奇和期待。我一直認為，學習任何技術，尤其是像機器學習這樣復雜的領域，最有效的方式就是動手實踐。我希望這本書能夠成為我手中最得力的助手，指導我一步步地掌握R語言在機器學習領域的應用。我非常期待書中能夠覆蓋從數據加載、探索性數據分析（EDA）到模型訓練、評估和部署的完整流程。具體來說，我希望書中能夠清晰地介紹如何在R中進行各種監督學習和無監督學習任務，比如分類、迴歸、聚類等。對於每個算法，我期望能看到清晰的代碼實現，並且附帶詳細的注釋，讓我能夠理解每一行代碼的含義。此外，我希望書中不僅僅是羅列代碼，更能深入講解算法背後的原理，並通過R語言的強大可視化能力，將復雜的概念具象化，讓我更容易理解。如果書中還能提供一些關於如何優化模型性能，例如通過參數調優、集成學習等方麵的實踐建議，那將會非常有價值。

評分☆☆☆☆☆

我之所以對《機器學習實踐指南：基於R語言》這本書如此感興趣，是因為我深知理論知識的學習如果脫離瞭實踐，往往會顯得空洞和難以消化。R語言作為我長期以來使用的統計分析和數據可視化工具，在機器學習領域的應用潛力讓我充滿期待。我希望這本書能夠提供一個係統性的學習路徑，幫助我從入門到精通。例如，我期待書中能有關於如何使用R語言構建各種預測模型的內容，包括但不限於綫性迴歸、廣義綫性模型、樹模型、集成模型，甚至是一些更復雜的深度學習模型。我希望作者能夠提供易於理解的代碼示例，並且對代碼的邏輯和實現細節進行詳盡的解讀。同時，我更看重書中關於模型評估、選擇和調優的實踐指導，比如如何利用R語言中的包來執行交叉驗證、網格搜索，以及如何根據不同的評估指標來選擇最優模型。此外，如果書中能穿插一些真實世界的數據集和案例，讓我能夠邊學邊練，那將是極大的加分項。

評分☆☆☆☆☆

讀到《機器學習實踐指南：基於R語言》這個書名，我腦海中立刻浮現齣無數關於實際操作的場景。我一直認為，對於機器學習這樣一門以解決實際問題為導嚮的學科，擁有一個紮實的實踐基礎至關重要。我希望這本書能夠成為我學習和實踐的“指路明燈”。具體而言，我期待書中能夠涵蓋如何利用R語言高效地進行數據預處理，包括數據清洗、特徵工程、特徵選擇等關鍵步驟。我尤其希望書中能夠提供各種機器學習算法的R語言實現，並配以詳盡的代碼注釋和解釋，讓我能夠清晰地理解算法的執行邏輯。此外，我對模型評估與性能優化的章節充滿期待，希望書中能夠提供關於如何使用R語言進行模型評估、如何進行超參數調優、如何運用交叉驗證等技術來提升模型泛化能力。如果書中還能提供一些關於機器學習模型部署的初步介紹，或者分享一些在實際項目開發中可能遇到的挑戰和應對策略，那將使這本書的價值更上一層樓。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字《機器學習實踐指南：基於R語言》聽起來就讓人眼前一亮，作為一名對數據科學和機器學習充滿熱情，但又覺得理論過於枯燥的學習者來說，這樣的實踐導嚮性書籍簡直是福音。我尤其期待書中能夠深入淺齣地講解各種經典的機器學習算法，例如邏輯迴歸、支持嚮量機、決策樹、隨機森林以及深度學習中的一些基礎模型，並且能夠通過R語言提供的豐富庫（比如caret, randomForest, e1071, xgboost等）來展示它們的具體實現過程。我希望作者能夠提供大量的代碼示例，並且對每一步的代碼都進行詳盡的解釋，讓讀者不僅知其然，更知其所以然。此外，對於模型的調優、交叉驗證、特徵工程等關鍵實踐環節，我也非常希望書中能夠給齣實用的技巧和建議，幫助我們避免走彎路，構建齣真正有效的模型。當然，如果書中還能涵蓋一些實際的案例分析，例如在電商推薦係統、金融風控、醫療診斷等領域的應用，那就更完美瞭，這樣我們也能更好地理解機器學習在真實世界中的價值和力量。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題《機器學習實踐指南：基於R語言》恰好戳中瞭我的痛點。我一直以來都對機器學習的理論模型感到頭疼，各種數學公式和抽象概念常常讓我望而卻步。而R語言作為統計和數據分析的強大工具，又是我的老朋友，所以這本書的組閤形式對我來說具有極大的吸引力。我非常希望書中能夠聚焦於如何利用R語言解決實際的機器學習問題，而不是僅僅停留在理論層麵。例如，在數據預處理方麵，書中是否會詳細介紹如何使用R來處理缺失值、異常值、進行特徵縮放和編碼？在模型選擇上，是否會提供一些指導性的原則，幫助我們在不同的問題場景下選擇閤適的算法？更重要的是，我希望書中能夠提供一些關於模型評估和解釋的實操方法，比如如何計算和解讀精度、召迴率、F1分數、AUC等指標，以及如何使用R的可視化工具來解釋模型的決策過程。如果書中還能分享一些在實際項目中遇到的常見問題和解決方案，那就太棒瞭。