书目详细信息
： 机器学习与R语言
书目信息 机读格式(MARC)
| ISBN/价格： | 978-7-111-68457-2:CNY99.00 |
|---|---|
| 作品语种： | chi eng |
| 出版国别： | CN 110000 |
| 题名责任者项： | 机器学习与R语言/.(美) 布雷特·兰茨著/.Brett Lantz/.许金炜, 李洪成, 潘文捷译 |
| 出版发行项： | 北京:,机械工业出版社:,2021 |
| 载体形态项： | x, 294页:;+图:;+26cm |
| 丛编项： | 数据科学与工程技术丛书 |
| 提要文摘： | 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。 |
| 题名主题： | 机器学习 |
| 题名主题： | 程序语言 程序设计 |
| 中图分类： | TP181 |
| 中图分类： | TP312 |
| 个人名称等同： | 兰茨 著 |
| 个人名称次要： | 许金炜 译 |
| 个人名称次要： | 李洪成 译 |
| 个人名称次要： | 潘文捷 译 |
| 记录来源： | CN SDL 20211025 |