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图书信息
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机器学习与R语言
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| ISBN： | 9787111684572 |
定价： | ￥99.00 |
| 作者： | (美)布雷特·兰茨(Brett Lantz)著 |
出版社： | 机械工业出版社 |
| 出版时间： | 2021年06月 |
开本： | 26cm |
| 页数： | 10,294页 |
中图法： | TP181;TP312R |
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95
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2026-05-01
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图书简介 | | 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。 |
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