R Cookbook 2nd Ed.: Machine Learning with实战教程

《机器学习实战：R语言指南第二版》(Machine Learning with R Cookbook, 2nd Edition) 是由Ashish Singh Bhatia和Yu-Wei Chiu（David Chiu）合著的一本专业书籍，由Packt Publishing于2017年出版。本书旨在帮助读者通过R语言实践机器学习，深入理解并应用各种数据分析和建模技术。 该书共分为14章，涵盖了R环境的安装和配置、数据处理、统计分析、可视化、时间序列分析、回归分析、生存分析、分类模型（决策树、懒惰学习和概率模型、神经网络和支持向量机）、模型评估、集成学习（如随机森林、bagging和boosting）、聚类分析、关联分析与序列挖掘、维度降低以及大数据分析（结合R和Hadoop）。每一章都深入浅出地介绍了相关概念和技术，并提供了实际操作步骤和案例，使读者能够迅速掌握机器学习的核心技能。 在第一章中，作者详细介绍了如何设置R环境，包括包的安装、基本语法和数据类型，以及从不同源读取和写入数据的基本操作。第二章至第四章分别围绕数据探索、时间序列数据处理和统计分析展开，强调了实际数据处理中的实用技巧。 第五章至第九章重点讲解了回归分析、生存分析、分类模型构建（包括决策树、SVM和神经网络）、模型性能评估等核心方法，这些是监督学习和预测模型构建的关键部分。第十章深入探讨了集成学习策略，如随机森林和交叉验证，以提高预测精度。 第十一章介绍了聚类技术，帮助读者理解和应用业务场景中的数据分组。第十二章则涉及关联规则学习和序列挖掘，展示了如何在交易数据中发现隐藏的关系，并使用Aprori算法和Eclat算法进行频繁项集分析。第十三章聚焦于数据降维，包括特征选择、提取和非线性方法的应用，以便处理冗余和无关数据。 最后一章，第十四章，针对大数据环境下的R分析进行了详细介绍，包括如何准备Hadoop环境、执行MapReduce任务、操作HDFS以及进行常见数据操作，展示了R在处理海量数据时的实用性。 《机器学习实战：R语言指南第二版》是一本实用的教材，适合初学者和经验丰富的数据科学家，它不仅提供理论知识，更注重实践操作，帮助读者将机器学习技术融入日常工作中，提升数据分析能力。