Articoli correlati a R语言机器学习(&#x...

R语言机器学习(第2版 影印版) - Brossura

[美]布雷特·兰茨

 
9787564170714: R语言机器学习(第2版 影印版)

Sinossi

《R语言机器学习(第2版影印版)》与时俱进。携新的库和现代的编程思维为你丝丝入扣地介绍了专业数据科学必不可少的技能。不用再惧怕理论知识。书中提供了编写算法和处理数据所需的关键的实用知识,只要有基本的经验就可以了。你可以在书中找到洞悉复杂的数据所需的全部分析工具,还能学到如何选择正确的算法来解决特定的问题。通过与各种真实问题的亲密接触,你将学会如何应用机器学习方法来处理常见的任务,包括分类、预测、市场分析以及聚类。目标读者可能你对机器学习多少有一点了解,但是从没用过R语言,或者是知道些R语言,但是没接触过机器学习。不管是哪一种情况,《R语言机器学习(第2版影印版)》都能够帮助你快速上手。如果熟悉一些编程概念自然是好的。不过并不要求之前有编程经验。你将从《R语言机器学习(第2版影印版)》中学到什么驾驭R语言的威力,使用真实的数据科学应用构建常见的机器学习算法。学习利用R语言技术对待分析数据进行清理和预处理并可视化处理结果。了解不同类型的机器学习模型,选择符合数据处理需求的*佳模型,解决数据分析难题。使用贝叶斯算法和最近邻算法分类数据。使用R语言预测数值来构建决策树、规则以及支持向量机。使用线性回归预测数值,使用神经网络建模数据。对机器学习模型性能进行评估和改进。学习专用于文本挖掘、社交网络数据、大数据等的机器学习技术。PrefaceChapter1:IntroducingMachineLearningTheoriginsofmachinelearningUsesandabusesofmachinelearningMachinelearningsuccessesThelimitsofmachinelearningMachinelearningethicsHowmachineslearnDatastorageAbstractionGeneralizationEvaluationMachinelearninginpracticeTypesofinputdataTypesofmachinelearningalgorithmsMatchinginputdatatoalgorithmsMachinelearningwithRInstallingRpackagesLoadingandunloadingRpackagesSummaryChapter2:ManagingandUnderstandingDataRdatastructuresVectorsFactorsListsDataframesMatrixesandarraysManagingdatawithRSaving,loading,andremovingRdatastructuresImportingandsavingdatafromCSVfilesExploringandunderstandingdataExploringthestructureofdataExploringnumericvariablesMeasuringthecentraltendency-meanandmedianMeasuringspread-quartilesandthefive-numbersumm

Le informazioni nella sezione "Riassunto" possono far riferimento a edizioni diverse di questo titolo.