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题名/责任者:

机器学习与R语言/(美)布雷特·兰茨(Brett Lantz)著 许金炜，李洪成，潘文捷译

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2021

ISBN及定价:

978-7-111-68457-2/CNY99.00

载体形态项:

10,294页:图;26cm

并列正题名:

Machine learning with R

丛编项:

数据科学与工程技术丛书

个人责任者:

(美) 兰兹 (Lantz, Brett) 著

个人次要责任者:

许金炜 译

个人次要责任者:

李洪成 译

个人次要责任者:

潘文捷 译

学科主题:

机器学习

学科主题:

程序语言-程序设计

中图法分类号:

TP181

中图法分类号:

TP312.8R

版本附注:

由Packt Publishing授权出版

责任者附注:

布雷特·兰茨(Brett Lantz)，在应用创新的数据方法来理解人类的行为方面有10余年经验。他最初是一名社会学家，在学习一个青少年社交网站分布的大型数据库时，他就开始陶醉于机器学习。

提要文摘附注:

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。

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