精通R语言的92种预测建模技术

"《92 Applied Predictive Modeling Techniques in R》是刘易斯博士撰写的一本专注于使用R语言进行预测建模的书籍。本书旨在帮助数据分析师、学生和应用研究人员快速掌握预测分析技术，提高工作效率，简化分析过程，并在有限的时间内提升技能水平。" 在书中，作者Dr. N.D. Lewis提供了超过90种易于理解和应用的预测建模技术，这些技术涵盖了广泛的数据科学领域，如支持向量机（Support Vector Machines）、相关向量机（Relevance Vector Machines）、神经网络、随机森林（Random Forests）、随机蕨（Random Ferns）、经典Boosting、基于模型的Boosting、决策树（Decision Trees）以及聚类分析（Cluster Analysis）。每个技术都配有详细的步骤指导，让读者可以快速上手，即使是对数据感到困惑的初学者也能从中受益。 这本书的独特之处在于其实用性和结果导向的策略。通过每天投入少量时间，例如15分钟，读者可以跟随书中提供的真实世界案例、插图、实践者提示和笔记，逐步构建预测模型。这种方法不仅节省时间，还能避免陷入复杂的数学细节中，使读者能够集中精力于实际操作，从而加速学习进程。 此外，本书特别强调了如何通过优化技术来提升预测模型的性能，这些技术只需要几分钟的时间就能实施。对于忙碌的专业人士或时间有限的学生来说，这是一大福音。采用免费且功能强大的R语言作为工具，使得任何人都能轻松访问和应用这些预测分析方法。 书中的案例研究和最新先进技术覆盖了各种行业和场景，无论你是统计学爱好者，还是机器学习、数据分析或数据挖掘领域的从业者，甚至是想要在这个领域开启职业生涯的新手，这本书都能为你打下坚实的基础，提供必要的知识，并激发你对更深入学习的兴趣。 总而言之，《92 Applied Predictive Modeling Techniques in R》是提升预测分析技能的理想资源，它以实践为主导，以易于理解的方式展示了如何利用R语言实现高效预测建模，无论你是经验丰富的专家还是初入此道的新手，都能从中获得宝贵的指导。