科技 类型
可以朗读 语音朗读
61千字 字数
2018-04-01 发行日期
展开全部

主编推荐语

一部通过R语言掌握数据科学技能的快速入门指南。

内容简介

随着R语言的流行，从数据中学习比过去更加轻松。本书是通过R语言掌握数据科学技能的快速入门指南，书中一步一步地介绍如何在免费和流行的R统计包中建立每一种类型的模型。书中的案例描述得很清楚，几乎所有的代码都可以使用。读完本书，读者将可以在自己专注的某个领域把书中所介绍的技术付诸实践。

本书适合数据科学入门的读者阅读，尤其是通过R语言实现数据建模和分析方法的读者学习。

目录

  • 版权信息
  • 内容提要
  • 致谢
  • 译者简介
  • 前言
  • 其他资源
  • 阅读本书的建议
  • 第1章 简明学习问题
  • 1.1 归纳推理和演绎推理的基础
  • 1.1.1 你曾遇到过这些事情吗？
  • 1.1.2 释放归纳的力量
  • 1.1.3 推断的阴阳之道
  • 1.2 学习问题的三大要素
  • 1.3 从数据中学习的目标
  • 1.3.1 阐明选择标准
  • 1.3.2 学习任务的选择
  • 第2章 监督学习
  • 2.1 有效分类的基本要素
  • 2.2 如何确定假设类别的答案
  • 2.3 监督学习的两个核心方法
  • 2.3.1 生成算法的关键
  • 2.3.2 理解判别算法
  • 2.4 什么是贝叶斯分类器
  • 误差下界
  • 2.5 评估贝叶斯误差的两种简单技巧
  • 2.5.1 Mahalanobis技巧
  • 2.5.2 Bhattacharyya技巧
  • 2.6 如何释放朴素贝叶斯分类器的力量
  • 一个建立直觉的例子
  • 2.7 朴素贝叶斯分类器的R极简建立方法
  • 2.7.1 一个模拟的例子
  • 2.7.2 甲状腺数据的分析
  • 2.8 如何利用k-近邻算法的价值
  • 深化理解的例子
  • 2.9 k近邻的R直接方法
  • 如何决定k的最优值
  • 2.10 线性判别分析的关键
  • 求解广义特征值问题
  • 2.11 R判别分析的基本要素
  • 2.11.1 检查你想要的模型类型
  • 2.11.2 不要止步于线性判别分析
  • 2.12 逻辑回归分类的秘密
  • 2.13 建立R逻辑回归分类器的简便方法
  • 2.14 激励创意和激情的超级好主意
  • 第3章 无监督学习
  • 3.1 无监督学习简介
  • 3.2 两种核心方法及其工作原理
  • 3.3 无监督学习的应用技术及R实现
  • 3.4 无监督学习的典型例子，你可以模仿学习
  • 3.4.1 数据（图像）预处理
  • 3.4.2 处理图像中的噪声
  • 3.4.3 颅骨“剥离”
  • 3.4.4 完美组合
  • 第4章 半监督学习
  • 4.1 未标记数据的作用
  • 4.2 一致性假设
  • 4.3 尝试半监督学习的极简方法
  • 4.4 自学习算法
  • 4.5 基于半监督模型的R学习
  • 4.6 使用土地分类掌握这种实践说明
  • 第5章 统计学习理论
  • 5.1 Vapnik-Chervonenkis泛化界
  • 5.2 什么是Vapnik-Chervonenkis维
  • 5.3 结构风险最小化的关键
  • 5.4 实践中使用统计学习理论的最佳建议
  • 5.5 如何精通支持向量机
  • 5.5.1 支持向量机的本质
  • 5.5.2 松弛的处理
  • 5.5.3 如何建立R支持向量机
  • 第6章 模型选择
  • 6.1 模型的快速改进
  • 6.2 一个价值500万美元的小错误
  • 6.3 “天下没有免费午餐”定理之三大关键教训
  • 6.4 什么是偏差和方差权衡
  • 6.4.1 可约误差
  • 6.4.2 偏差
  • 6.4.3 方差
  • 6.5 你的模型犯过这种错吗？
  • 6.6 留出技术的秘密
  • 6.7 有效交叉验证的艺术
  • 6.7.1 k-折交叉验证
  • 6.7.2 一个R案例
  • 6.7.3 留一验证
  • 恭喜你！
展开全部

评分及书评

尚无评分
目前还没人评分

出版方

人民邮电出版社

人民邮电出版社是工业和信息化部主管的大型专业出版社，成立于1953年10月1日。人民邮电出版社坚持“立足信息产业、面向现代社会、传播科学知识、服务科教兴国”，致力于通信、计算机、电子技术、教材、少儿、经管、摄影、集邮、旅游、心理学等领域的专业图书出版。