机器学习与R语言

定　　价：99 元

• 作者：(美)布雷特·兰茨(Brett Lantz)著;许金炜，李洪成，潘文捷译
• 出版时间：2021/6/1
• ISBN：9787111684572
• 出 版 社：机械工业出版社

• 中图法分类：TP181 
• 页码：10,294页
• 纸张：胶版纸
• 版次：1
• 开本：16K

内容简介

本书共12章，第1章介绍机器学习的基本概念和理论，并介绍用于机器学习的R软件环境的准备；第2章介绍如何应用R来管理数据，进行数据的探索分析和数据可视化；第3-9章介绍典型的机器学习算法，包括k近邻分类算法、朴素贝叶斯算法、决策树和规则树、回归预测、黑盒算法—神经网络和支持向量机、关联分析、k均值聚类，并给出大量的实际案例和详细的分析步骤，例如乳腺癌的判断、垃圾短信的过滤、贷款违约的预测、毒蘑菇的判别、医疗费用的预测、建筑用混凝土强度的预测、光学字符的识别、超市购物篮关联分析以及市场细分等；第10章介绍模型性能评价的原理和方法；第11章给出提高模型性能的几种常用方法；第12章讨论用R进行机器学习时可能遇到的一些高级主题，如特殊形式的数据、大数据集的处理、并行计算和GPU计算等技术。