R语言机器学习 第3版(影印版)

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作者:
2020-08
版次: 1
ISBN: 9787564189549
定价: 118.00
装帧: 其他
开本: 16开
纸张: 胶版纸
3人买过
  • 《R语言机器学习 第3版(影印版)》提供了具备良好可读性的实践指南,帮助你将机器学习应用于实际问题。无论你是经验丰富的R语音用户还是刚接触这门语言的新手,从Brett Lantz这里都可以学到发掘关键见解、做出新的预测并可视化你的发现所需的一切。 ●Preface

    Chapter I-Introducing Machine 

    The origins of machine learning

    Uses and abuses of machine learning

    Machine learning successes

    The Iimits of machine Iearning

    Machine learning ethics

    How machines Iearn

    Data storage

    Abstraction

    GeneraIizatiOn

    Evaluation

    Machine learning in practice

    Types ofinput data

    Types of machine learning algorithms

    Matching input data to algorithms

    Machine learning with R

    Installing R packages

    Loading and unloading R packages

    Installing RStudio

    Summary

    Chapter 2-Managing and Understanding Data

    R data structures

    Vectors

    Factors

    Lists

    Data frames

    Matrices and arrays

    Managi ng data with R

    Saving,loading,and removing R data structures

    Importing and saving data frOm CSV files

    Exploring and understanding data

    Exploring the structure of data

    Exploring numeric variables

    Measuring the central tendency-mean and median

    Measuring spread—-quartiles and the five-number summary

    Visualizing numeric variables-boxplots

    Visualizing numeric variables-histograms

    Understanding numeric data—uniform and normal distributions

    Measuring spread-variance and standard deviation

    Exploring categorical variables

    Measuring the central tendency-the mode

    Exploring relationships between variables

    Visualizing relationships-scatterplots

    Examining relationships-two--way cross_·tabulations

    Summary

    Chapter 3-Lazy Learning-Classification Using

    Nearest Neiors

    Understanding nearest neior classification

    The k.NN algorithm

    Measuring similarity with distance

    Choosing an appropriate k

    Preparing data for use with k-NN

    Why is the k-NN algorithm lazy?

    Example—diagnosing breast cancer with the k-NN algorithm

    Step 1-collecting data

    Step 2-exploring and preparing the data

    Transformation-normalizing numeric data

    Data preparation-creating training and test datasets

    Step 3-training a modeI on the data

    Step 4-evaluating modeI performance

    Step 5-improving model performance

    Transformation-Z..score standardization

    Testing alternative values of k

    Summary

    Chapter 4-Probabilistic Learning-—Classification Using

    ……

    Chapter 5-Divide and Conquer-Classification Using Decision

    Chapter 6-Forecasting Numeric Data-Regression Methods

    Chapter 7-Black Box Methods-Neural Newworks and Support

    Chapter 8-Flnding Patterns-Market Basket Analysis Using

    Chapter 9-Finding Groups of Data-Clustering with k-means

    Chapter 10-Evaluationg Model Perforance

    Chapter 11-Improving Model Performance

    Chapter 12-Speizad Machine Learning Topics

    Other Books You Enjoy

    Index
  • 内容简介:
    《R语言机器学习 第3版(影印版)》提供了具备良好可读性的实践指南,帮助你将机器学习应用于实际问题。无论你是经验丰富的R语音用户还是刚接触这门语言的新手,从Brett Lantz这里都可以学到发掘关键见解、做出新的预测并可视化你的发现所需的一切。
  • 目录:
    ●Preface

    Chapter I-Introducing Machine 

    The origins of machine learning

    Uses and abuses of machine learning

    Machine learning successes

    The Iimits of machine Iearning

    Machine learning ethics

    How machines Iearn

    Data storage

    Abstraction

    GeneraIizatiOn

    Evaluation

    Machine learning in practice

    Types ofinput data

    Types of machine learning algorithms

    Matching input data to algorithms

    Machine learning with R

    Installing R packages

    Loading and unloading R packages

    Installing RStudio

    Summary

    Chapter 2-Managing and Understanding Data

    R data structures

    Vectors

    Factors

    Lists

    Data frames

    Matrices and arrays

    Managi ng data with R

    Saving,loading,and removing R data structures

    Importing and saving data frOm CSV files

    Exploring and understanding data

    Exploring the structure of data

    Exploring numeric variables

    Measuring the central tendency-mean and median

    Measuring spread—-quartiles and the five-number summary

    Visualizing numeric variables-boxplots

    Visualizing numeric variables-histograms

    Understanding numeric data—uniform and normal distributions

    Measuring spread-variance and standard deviation

    Exploring categorical variables

    Measuring the central tendency-the mode

    Exploring relationships between variables

    Visualizing relationships-scatterplots

    Examining relationships-two--way cross_·tabulations

    Summary

    Chapter 3-Lazy Learning-Classification Using

    Nearest Neiors

    Understanding nearest neior classification

    The k.NN algorithm

    Measuring similarity with distance

    Choosing an appropriate k

    Preparing data for use with k-NN

    Why is the k-NN algorithm lazy?

    Example—diagnosing breast cancer with the k-NN algorithm

    Step 1-collecting data

    Step 2-exploring and preparing the data

    Transformation-normalizing numeric data

    Data preparation-creating training and test datasets

    Step 3-training a modeI on the data

    Step 4-evaluating modeI performance

    Step 5-improving model performance

    Transformation-Z..score standardization

    Testing alternative values of k

    Summary

    Chapter 4-Probabilistic Learning-—Classification Using

    ……

    Chapter 5-Divide and Conquer-Classification Using Decision

    Chapter 6-Forecasting Numeric Data-Regression Methods

    Chapter 7-Black Box Methods-Neural Newworks and Support

    Chapter 8-Flnding Patterns-Market Basket Analysis Using

    Chapter 9-Finding Groups of Data-Clustering with k-means

    Chapter 10-Evaluationg Model Perforance

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