R语言实战:探索与预测数据的机器学习指南
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更新于2024-07-19
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"《机器学习基础:R语言实用指南》是一本面向数据挖掘学生和研究人员的实用教程,特别针对处理大型多变量数据集中的复杂知识探索和预测建模问题。该书的核心内容涵盖了以下几个关键部分:
1. 无监督学习:通过介绍层次聚类、k-means算法、主成分分析(PCA)和对应分析等方法,帮助读者理解和应用这些技术来发现数据集中的潜在结构和模式。
2. 回归分析:讲解线性回归和非线性回归策略,使读者掌握如何预测定量结果值,这对于理解数据中的趋势和关联至关重要。
3. 分类技术:涉及逻辑回归、判别分析、朴素贝叶斯分类器和支持向量机等,让读者学会如何根据定性结果进行预测,提升分类模型的准确性。
4. 高级机器学习:深入探讨k-最近邻法、决策树模型、集成方法(如随机森林和梯度增强)等,这些方法能构建出更强大和稳健的预测模型。
5. 模型选择:涵盖自动选择最佳预测变量组合的方法,如最佳子集选择、逐步回归和正则化回归(如岭回归、lasso和弹性网络)。此外,书中还介绍了基于主成分的回归技术,处理多变量间的高度相关性。
6. 模型验证与评估:提供了一套衡量预测模型性能的工具和技术,确保模型的有效性和可靠性。
7. 模型诊断:讨论如何检测和解决模型中存在的问题,确保模型的稳健和适用性。
本书以R语言为基础,每个章节都包含简明扼要的原理阐述和实际操作示例,便于读者快速上手。最后的R实验室部分,通过系统地实践每章所讨论的方法,进一步巩固理论知识并提升实践技能。无论是对机器学习入门者还是进阶者,这本书都是数据挖掘和预测分析的宝贵参考资料。"
2014-12-09 上传
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johnmy
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