基于R語言的機器學習

定　價：￥58.00

作　者：	（美）斯科特
出版社：	中國電力出版社
叢編項：
標　簽：	暫缺

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ISBN：	9787519825850	出版時間：	2018-12-01	包裝：
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內(nèi)容簡介

　　■ 介紹機器學習領(lǐng)域的模型、算法和數(shù)據(jù)訓練。 \n■ 了解監(jiān)督和非監(jiān)督機器學習算法。 \n■ 針對模型使用的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計驗證。 \n■ 深入了解商業(yè)和科學中使用的線性回歸模型。 \n■ 使用單層和多層神經(jīng)網(wǎng)絡計算結(jié)果。 \n■ 介紹基于樹的模型的工作原理，以及流行的決策樹。 \n■ 了解R語言中機器學習的生態(tài)環(huán)境。 \n■ 介紹R語言提供的強大的工具caret包。

作者簡介

暫缺《基于R語言的機器學習》作者簡介

圖書目錄

前言 1 \n
第1章什么是模型？ 5 \n
算法與模型有什么不同？ 10 \n
術(shù)語說明 12 \n
模型的局限性 13 \n
建模中的統(tǒng)計與計算 15 \n
數(shù)據(jù)訓練 16 \n
交叉驗證 17 \n
為什么使用R語言？ 18 \n
優(yōu)點 19 \n
缺點 22 \n
小結(jié) 23 \n
第2章監(jiān)督學習與無監(jiān)督機器學習 25 \n
監(jiān)督模型 26 \n
回歸 26 \n
訓練數(shù)據(jù)與測試數(shù)據(jù) 28 \n
分類 30 \n
混合方法 37 \n
無監(jiān)督學習 47 \n
無監(jiān)督聚類方法 48 \n
小結(jié) 50 \n
第3章 R語言中的采樣統(tǒng)計和模型訓練 52 \n
偏差 53 \n
R語言中的采樣 58 \n
訓練與測試 61 \n
交叉驗證 74 \n
小結(jié) 76 \n
第4章全面解析回歸 78 \n
線性回歸 79 \n
多項式回歸 88 \n
擬合數(shù)據(jù)的優(yōu)點——過度擬合的風險 95 \n
邏輯回歸 98 \n
小結(jié) 112 \n
第5章全面解析神經(jīng)網(wǎng)絡 115 \n
單層神經(jīng)網(wǎng)絡 115 \n
用R語言建立一個簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡 116 \n
多層神經(jīng)網(wǎng)絡 125 \n
回歸神經(jīng)網(wǎng)絡 131 \n
神經(jīng)網(wǎng)絡分類 136 \n
使用caret的神經(jīng)網(wǎng)絡 137 \n
小結(jié) 139 \n
第6章基于樹的方法 141 \n
簡單的樹模型 141 \n
決定樹的分割方式 143 \n
決策樹的優(yōu)點和缺點 147 \n
條件推理樹 158 \n
隨機森林 161 \n
小結(jié) 164 \n
第7章其他高級方法 165 \n
樸素貝葉斯分類 165 \n
主成分分析 169 \n
支持向量機 179 \n
k最近鄰算法 185 \n
小結(jié) 191 \n
第8章使用caret包實現(xiàn)機器學習 192 \n
泰坦尼克號數(shù)據(jù)集 193 \n
使用caret 196 \n
小結(jié) 207 \n
附錄A caret機器學習模型大全 209