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题名:
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机器学习与R语言 / (美) 布雷特·兰茨著 , 许金炜, 李洪成, 潘文捷译 |
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ISBN:
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978-7-111-68457-2 价格： CNY99.00 |
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语种:
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chi |
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载体形态:
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294页 图 26cm |
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出版发行:
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出版地： 北京 出版社： 机械工业出版社 出版日期： 2021 |
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内容提要:
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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#级专题，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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主题词:
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机器学习 |
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主题词:
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程序语言 程序设计 |
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中图分类法:
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TP181 版次： 5 |
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中图分类法:
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TP312R 版次： 5 |
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主要责任者:
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兰茨 著 |
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次要责任者:
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许金炜 译 |
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次要责任者:
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李洪成 译 |
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次要责任者:
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潘文捷 译 |