機器學習與R語言 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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[美] Brett Lantz 著，李洪成，許金煒，李艦 譯

圖書標籤:

• 機器學習
• R語言
• 數據分析
• 統計學習
• 數據挖掘
• 算法
• 編程
• 人工智能
• 模型
• 應用

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111491576

版次：1

商品編碼：11673931

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 數據科學與工程技術叢書

開本：16開

齣版時間：2015-04-01

用紙：膠版紙

頁數：259

産品特色

內容簡介

　　R本身是一款十分優秀的數據分析和數據可視化軟件。《機器學習與R語言》通過將實踐案例與核心的理論知識相結閤，提供瞭你開始將機器學習應用到你自己項目中所需要的知識。《機器學習與R語言》主要內容：機器學習的基本概念和理論，用於機器學習的R軟件環境；如何應用R來管理數據，進行數據的探索分析和數據可視化；典型的機器學習算法和案例，並給齣瞭詳細的分析步驟；模型性能評價的原理和方法；提高模型性能的幾種常用方法；其他機器學習主題。《機器學習與R語言》適用於任何希望使用數據來采取行動的人。讀者隻需要具有R的一些基本知識，不需要具備機器學習的深厚基礎。不管是R初學者，還是熟練的R用戶都能從書中找到對自己有用的內容。

目錄

推薦序
譯者序
前言
緻謝
關於技術評審人
第1章　機器學習簡介 1
1.1　機器學習的起源 2
1.2　機器學習的使用與濫用 3
1.3　機器如何學習 5
1.3.1　抽象化和知識錶達 6
1.3.2　一般化 7
1.3.3　評估學習的成功性 9
1.4　將機器學習應用於數據中的步驟 9
1.5　選擇機器學習算法 10
1.5.1　考慮輸入的數據 10
1.5.2　考慮機器學習算法的類型 11
1.5.3　為數據匹配閤適的算法 13
1.6　使用R進行機器學習 13
1.7　總結 17
第2章　數據的管理和理解 18
2.1　R數據結構 18
2.2　嚮量 19
2.3　因子 20
2.3.1　列錶 21
2.3.2　數據框 22
2.3.3　矩陣和數組 24
2.4　用R管理數據 25
2.4.1　保存和加載R數據結構 25
2.4.2　用CSV文件導入和保存數據 26
2.4.3　從SQL數據庫導入數據 27
2.5　探索和理解數據 28
2.5.1　探索數據的結構 29
2.5.2　探索數值型變量 29
2.5.3　探索分類變量 37
2.5.4　探索變量之間的關係 39
2.6　總結 42
第3章　懶惰學習——使用近鄰分類 44
3.1　理解使用近鄰進行分類 45
3.1.1　kNN算法 45
3.1.2　為什麼kNN算法是懶惰的 51
3.2　用kNN算法診斷乳腺癌 51
3.2.1　第1步——收集數據 51
3.2.2　第2步——探索和準備數據 52
3.2.3　第3步——基於數據訓練模型 55
3.2.4　第4步——評估模型的性能 57
3.2.5　第5步——提高模型的性能 58
3.3　總結 60
第4章　概率學習——樸素貝葉斯分類 61
4.1　理解樸素貝葉斯 61
4.1.1　貝葉斯方法的基本概念 62
4.1.2　樸素貝葉斯算法 65
4.2　例子——基於貝葉斯算法的手機垃圾短信過濾 70
4.2.1　第1步——收集數據 70
4.2.2　第2步——探索和準備數據 71
4.2.3　數據準備——處理和分析文本數據 72
4.2.4　第3步——基於數據訓練模型 78
4.2.5　第4步——評估模型的性能 79
4.2.6　第5步——提升模型的性能 80
4.3　總結 81
第5章　分而治之——應用決策樹和規則進行分類 82
5.1　理解決策樹 82
5.1.1　分而治之 83
5.1.2　C5.0決策樹算法 86
5.2　例子——使用C5.0決策樹識彆高風險銀行貸款 89
5.2.1　第1步——收集數據 89
5.2.2　第2步——探索和準備數據 89
5.2.3　第3步——基於數據訓練模型 92
5.2.4　第4步——評估模型的性能 95
5.2.5　第5步——提高模型的性能 95
5.3　理解分類規則 98
5.3.1　獨立而治之 99
5.3.2　單規則（1R）算法 101
5.3.3　RIPPER算法 103
5.3.4　來自決策樹的規則 105
5.4　例子——應用規則學習識彆有毒的蘑菇 105
5.4.1　第1步——收集數據 106
5.4.2　第2步——探索和準備數據 106
5.4.3　第3步——基於數據訓練模型 107
5.4.4　第4步——評估模型的性能 109
5.4.5　第5步——提高模型的性能 109
5.5　總結 111
第6章　預測數值型數據——迴歸方法 113
6.1　理解迴歸 113
6.1.1　簡單綫性迴歸 115
6.1.2　普通最小二乘估計 117
6.1.3　相關係數 118
6.1.4　多元綫性迴歸 120
6.2　例子——應用綫性迴歸預測醫療費用 122
6.2.1　第1步——收集數據 122
6.2.2　第2步——探索和準備數據 123
6.2.3　第3步——基於數據訓練模型 127
6.2.4　第4步——評估模型的性能 129
6.2.5　第5步——提高模型的性能 130
6.3　理解迴歸樹和模型樹 133
6.4　例子——用迴歸樹和模型樹估計葡萄酒的質量 135
6.4.1　第1步——收集數據 135
6.4.2　第2步——探索和準備數據 136
6.4.3　第3步——基於數據訓練模型 137
6.4.4　第4步——評估模型的性能 140
6.4.5　第5步——提高模型的性能 142
6.5　總結 144
第7章　黑箱方法——神經網絡和支持嚮量機 146
7.1　理解神經網絡 146
7.1.1　從生物神經元到人工神經元 148
7.1.2　激活函數 148
7.1.3　網絡拓撲 151
7.1.4　用後嚮傳播訓練神經網絡 153
7.2　用人工神經網絡對混凝土的強度進行建模 154
7.2.1　第1步——收集數據 154
7.2.2　第2步——探索和準備數據 155
7.2.3　第3步——基於數據訓練模型 156
7.2.4　第4步——評估模型的性能 158
7.2.5　第5步——提高模型的性能 159
7.3　理解支持嚮量機 160
7.3.1　用超平麵分類 161
7.3.2　尋找最大間隔 161
7.3.3　對非綫性空間使用核函數 164
7.4　用支持嚮量機進行光學字符識彆 165
7.4.1　第1步——收集數據 166
7.4.2　第2步——探索和準備數據 166
7.4.3　第3步——基於數據訓練模型 167
7.4.4　第4步——評估模型的性能 169
7.4.5　第5步——提高模型的性能 170
7.5　總結 171
第8章　探尋模式——基於關聯規則的購物籃分析 172
8.1　理解關聯規則 172
8.2　例子——用關聯規則確定經常一起購買的食品雜貨 176
8.2.1　第1步——收集數據 176
8.2.2　第2步——探索和準備數據 177
8.2.3　第3步——基於數據訓練模型 183
8.2.4　第4步——評估模型的性能 184
8.2.5　第5步——提高模型的性能 187
8.3　總結 189
第9章　尋找數據的分組——k均值聚類 191
9.1　理解聚類 191
9.1.1　聚類——一種機器學習任務 192
9.1.2　k均值聚類算法 193
9.1.3　用k均值聚類探尋青少年市場細分 198
9.1.4　第1步——收集數據 198
9.1.5　第2步——探索和準備數據 199
9.1.6　第3步——基於數據訓練模型 202
9.1.7　第4步——評估模型的性能 204
9.1.8　第5步——提高模型的性能 206
9.2　總結 207
第10章　模型性能的評價 208
10.1　度量分類方法的性能 208
10.1.1　在R中處理分類預測數據 209
10.1.2　深入探討混淆矩陣 211
10.1.3　使用混淆矩陣度量性能 212
10.1.4　準確度之外的其他性能評價指標 214
10.1.5　性能權衡的可視化 221
10.2　評估未來的性能 224
10.2.1　保持法 225
10.2.2　交叉驗證 226
10.2.3　自助法抽樣 229
10.3　總結 229
第11章　提高模型的性能 231
11.1　調整多個模型來提高性能 231
11.2　使用元學習來提高模型的性能 239
11.2.1　理解集成學習 239
11.2.2　bagging 241
11.2.3　boosting 243
11.2.4　隨機森林 244
11.3　總結 248
第12章　其他機器學習主題 249
12.1　分析專用數據 250
12.1.1　用RCurl添加包從網上獲取數據 250
12.1.2　用XML添加包讀/寫XML格式數據 250
12.1.3　用rjson添加包讀/寫JSON 251
12.1.4　用xlsx添加包讀/寫Microsoft Excel電子錶格 251
12.1.5　生物信息學數據 251
12.1.6　社交網絡數據和圖數據 252
12.2　提高R語言的性能 252
12.2.1　處理非常大的數據集 253
12.2.2　使用並行處理來加快學習過程 254
12.2.3　GPU計算 257
12.2.4　部署最優的學習算法 257
12.3　總結 258

前言/序言

　　機器學習的核心是將信息轉化為可行動智能的算法。這一事實使得機器學習非常適閤於當今的大數據時代。如果沒有機器學習，要跟上海量信息數據流的步伐幾乎是不可能的。　　鑒於R不斷增長的地位（R是一個跨平颱、零成本的統計編程環境），現在是開始使用機器學習的最好時代。R提供瞭一套功能強大且易於學習的工具，這些工具可以幫助你發現數據背後隱藏的信息。　　本書通過將實際案例與核心理論知識相結閤，提供瞭你開始將機器學習應用到你自己項目中所需要的知識。　　本書內容　　第1章介紹瞭用來定義和區分機器學習算法的術語和概念，並給齣將學習任務與適當算法相匹配的方法。　　第2章提供瞭一個在R中自己實際動手操作數據的機會，並討論瞭基本的數據結構以及用於加載、探索和理解數據的程序。　　第3章教你如何理解並將一個簡單且功能強大的學習算法應用於你的第一個學習任務：識彆乳腺癌。　　第4章揭示瞭用於先進的垃圾郵件過濾係統中的概率的基本概念，並且在你自己建立垃圾郵件過濾器的過程中，你將學習文本挖掘的基本知識。　　第5章探索幾種預測精度高且容易解釋的學習算法。我們將把這幾種算法應用於對透明度要求很高的學習任務中。　　第6章介紹用於數值預測的機器學習算法。由於這些技術在很大程度上來源於統計學領域，所以你還將學習理解數值之間關係的必要分析指標。　　第7章介紹兩個極其復雜但功能強大的機器學習算法。盡管其中的數學理論可能會讓人望而生畏，但是我們將以簡單的術語，通過例子來說明這些方法的內部運作原理。　　第8章揭示許多零售商所使用的推薦係統的算法。如果你曾經想知道零售商如何比你自己更瞭解你的購物習慣，該章將揭示他們的秘密。　　第9章介紹k均值聚類，該算法用於找齣相關個體的聚類。我們將使用該算法來確定一個基於網絡的社區特徵的分區。　　第10章提供度量機器學習項目是否成功的信息，並給齣瞭機器學習算法在未來數據上性能的一個可靠的估計。　　第11章揭示瞭在機器學習競賽中排名最靠前的團隊所采用的方法。如果你具有競爭意識，或者僅僅想獲取數據中盡可能多的信息，那麼你需要將這些技術添加到你的知識庫中。　　第12章討論機器學習的前沿主題。從使用大數據到如何使R運行速度更快，這些主題將會幫助你拓展使用R進行數據挖掘的界限。　　學習本書的準備知識　　本書的例子是基於微軟的Windows係統和Mac OS X係統的R 2.15.3進行編寫和測試的，不過對於任意最新的R版本，這些例子基本上都能運行。　　本書適用對象　　本書適閤於任何希望使用數據來采取行動的人。或許你已經對機器學習有些瞭解，但從來沒有使用過R；或許你已經對於R有些瞭解，但機器學習對你來說是全新的知識。無論何種情況，本書將讓你快速上手。稍微瞭解一些基本的數學知識和編程概念將是有幫助的，但是這些先驗知識並不是必需的，你需要具有的就是好奇心。

《數據科學的基石：深入理解統計建模與預測分析》 簡介 在當今信息爆炸的時代，數據已成為驅動決策、推動創新和社會進步的核心要素。然而，數據的價值並非唾手可得，它需要經過精心的收集、嚴謹的處理、深刻的洞察和有效的應用。《數據科學的基石：深入理解統計建模與預測分析》一書，正是為瞭引領讀者踏上這條探尋數據深層奧秘的徵程而精心編撰。本書並非僅僅羅列枯燥的理論或提供易於遺忘的技巧，而是緻力於構建一套堅實的統計思維框架，教會讀者如何從紛繁復雜的數據中提煉有價值的信息，並將其轉化為可指導行動的預測與洞察。 本書旨在為那些渴望掌握數據分析精髓，卻又被海量技術術語和復雜算法所睏擾的讀者提供一條清晰的學習路徑。我們相信，理解數據分析的底層邏輯，掌握核心的統計概念，比僅僅學會使用某個特定的工具或算法更為重要。因為，真正的預測分析能力，源於對數據背後規律的深刻認知，以及運用統計學原理來構建模型、評估模型、並最終應用於實際問題的能力。 本書內容梗概 本書共分為幾個主要部分，每一部分都圍繞著“從數據到洞察”的核心流程展開，並由淺入深地引導讀者建立起完整的統計建模與預測分析知識體係。 第一部分：數據探索與預處理——認識你的數據 在進行任何復雜的分析之前，充分瞭解和準備你的數據是必不可少的第一步。本部分將帶領讀者深入探討數據預處理的各個環節，這是任何數據科學項目成功的基石。 數據來源與類型： 我們將首先討論數據的不同來源（如數據庫、API、網頁抓取、傳感器數據等）以及數據的基本類型（如數值型、類彆型、文本型、時間序列型等）。理解數據的本質是後續分析的基礎。 數據清洗： 真實世界的數據往往充斥著錯誤、缺失值和異常值。本部分將係統介紹如何識彆和處理這些問題，包括： 缺失值處理： 探討多種策略，如刪除、均值/中位數/眾數填充、迴歸填充、插值法等，並分析不同方法的適用場景和優缺點。 異常值檢測與處理： 介紹箱綫圖、Z-score、IQR 等方法識彆異常值，並討論如何判斷異常值是否需要移除或修正。 數據一緻性檢查： 確保數據格式統一，單位一緻，避免因格式問題導緻的分析錯誤。 探索性數據分析（EDA）： EDA是理解數據特徵、發現模式、檢驗假設的關鍵步驟。我們將重點介紹： 描述性統計： 學習計算均值、中位數、標準差、方差、分位數等基本統計量，全麵描繪數據的中心趨勢、離散程度和分布形狀。 數據可視化： 深入講解各種圖錶的繪製技巧，如直方圖、散點圖、箱綫圖、條形圖、熱力圖等，以及如何通過可視化發現變量間的關係、識彆潛在的模式和異常。 相關性分析： 理解變量之間的相關性，學習計算皮爾遜相關係數、斯皮爾曼秩相關係數，並解讀相關性矩陣。 特徵工程： 將原始數據轉化為更有利於模型學習的特徵是提升模型性能的關鍵。本部分將探討： 特徵選擇： 介紹過濾法、包裹法和嵌入法等特徵選擇技術，以及如何根據統計指標和模型錶現來選擇最重要的特徵。 特徵提取： 學習主成分分析（PCA）、因子分析等降維技術，以及如何處理高維數據。 特徵構建： 介紹如何通過組閤、轉換、編碼等方法創建新的、更有意義的特徵，如多項式特徵、交互特徵、時間特徵等。 第二部分：核心統計建模——揭示數據中的規律 在充分理解和準備好數據後，我們將進入核心的統計建模階段，學習如何利用統計理論來描述和解釋數據中的關係，並為預測奠定基礎。 概率論基礎迴顧： 簡要迴顧概率論的基本概念，如概率分布（二項分布、泊鬆分布、正態分布等）、期望、方差等，為理解統計模型提供理論支撐。 假設檢驗： 學習如何利用統計方法來檢驗關於數據的假設。我們將介紹： 基本概念： 零假設、備擇假設、P值、顯著性水平（α）。 常見檢驗方法： t檢驗、卡方檢驗、F檢驗等，以及它們的應用場景。 單樣本、雙樣本及配對樣本檢驗： 掌握不同場景下的假設檢驗流程。 迴歸分析——量化變量間的關係： 迴歸分析是預測分析中最基本也最強大的工具之一，用於理解一個或多個自變量如何影響因變量。 簡單綫性迴歸： 詳細講解最小二乘法原理，如何建立迴歸方程，解釋迴歸係數的含義，以及如何進行模型診斷（殘差分析、R平方等）。 多元綫性迴歸： 擴展到多個自變量的情況，討論多重共綫性問題及其處理方法，以及模型擬閤優度。 模型評估與選擇： 介紹 Adjusted R-squared, AIC, BIC 等模型選擇指標，以及如何基於統計顯著性和模型性能來選擇最佳模型。 迴歸模型的假設與檢查： 確保模型滿足綫性、獨立性、同方差性和正態性假設。 分類模型基礎——區分不同類彆： 當我們的目標是預測一個離散的類彆時，需要用到分類模型。 邏輯迴歸： 詳細介紹邏輯迴歸的原理，如何將連續的輸齣映射到概率，以及如何解釋模型參數。 模型評估指標： 學習準確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1分數、ROC麯綫和AUC值等，全麵評估分類模型的性能。 混淆矩陣： 理解混淆矩陣的構成及其在評估分類結果中的作用。 第三部分：預測分析的高級技術——構建更精準的預測模型 在掌握瞭基本的統計建模方法後，本部分將深入探討更高級的預測分析技術，以應對更復雜的數據和更具挑戰性的預測任務。 時間序列分析——預測未來的趨勢： 針對具有時間順序的數據，本部分將介紹分析和預測時間序列的方法。 時間序列的構成： 趨勢、季節性、周期性和隨機性。 平穩性概念： 理解和檢驗時間序列的平穩性。 自迴歸模型（AR）、移動平均模型（MA）和ARIMA模型： 深入講解這些經典的時間序列模型，包括模型的建立、參數估計和模型診斷。 指數平滑法： 介紹不同類型的指數平滑法，如簡單指數平滑、霍爾特綫性趨勢模型、霍爾特-溫特斯季節性模型。 時間序列分解： 學習如何分解時間序列以識彆其組成部分。 模型評估與選擇——找到最優的預測器： 並非所有的模型都適用於所有問題，選擇最閤適的模型至關重要。 交叉驗證（Cross-validation）： 詳細介紹K摺交叉驗證等技術，以獲得對模型泛化能力的可靠估計，避免過擬閤。 過擬閤與欠擬閤： 理解這兩種常見問題，以及如何通過正則化、調整模型復雜度等方式來解決。 模型性能度量： 進一步深入討論迴歸和分類模型的各種評估指標，並強調選擇指標時需要考慮的業務場景。 模型比較與選擇原則： 建立一套係統性的模型選擇流程，結閤統計性能、業務目標和計算成本。 數據挖掘中的經典算法（原理與應用）： 介紹一些在數據挖掘和預測分析中廣泛應用的算法，重點在於理解其統計學原理和適用場景。 決策樹（Decision Trees）： 講解決策樹的構建過程（如ID3, C4.5, CART算法），如何進行剪枝，以及其在分類和迴歸任務中的應用。 集成學習（Ensemble Learning）： Bagging（如隨機森林）： 介紹集成學習的思想，隨機森林如何通過並行集成提高穩定性和準確性。 Boosting（如AdaBoost, Gradient Boosting）： 講解 Boosting 如何通過串行集成逐步改進模型性能。 聚類分析（Clustering）： K-Means算法： 介紹K-Means的原理、步驟和應用場景，以及如何選擇K值。 層次聚類（Hierarchical Clustering）： 講解凝聚型和分裂型層次聚類。 關聯規則挖掘（Association Rule Mining）： 介紹Apriori算法，如“啤酒與尿布”的故事，以及如何在市場籃子分析等場景中應用。 第四部分：模型的部署與解讀——讓數據驅動行動 建立瞭一個優秀的模型，僅僅是完成瞭分析過程的一部分。如何將模型有效地部署到實際業務中，並從模型中提取有價值的業務洞察，是最終實現數據價值的關鍵。 模型的可解釋性： 強調理解模型“為什麼”做齣某個預測的重要性，特彆是在金融、醫療等領域。 綫性模型的係數解釋： 如何從迴歸係數中洞察變量的影響方嚮和強度。 特徵重要性： 如何理解決策樹、隨機森林等模型中特徵的重要性排序。 SHAP值和LIME： 介紹這些模型無關的解釋方法，幫助理解復雜模型的預測。 模型性能監控與維護： 現實世界的數據分布會隨時間變化，模型性能也可能隨之下降。 概念漂移（Concept Drift）： 理解模型在新的數據上錶現不佳的原因。 模型更新與再訓練策略： 討論何時需要重新訓練模型，以及如何選擇閤適的更新頻率。 將模型集成到業務流程： 預測結果的應用： 討論如何將預測結果轉化為具體的業務行動，如個性化推薦、風險評估、資源優化等。 A/B測試： 如何通過A/B測試來驗證模型在實際業務中的有效性。 本書特色 強調統計思維： 本書不僅僅關注“如何做”，更注重“為什麼這麼做”。我們緻力於培養讀者對統計學原理的深刻理解，使其能夠靈活運用所學知識解決實際問題。 循序漸進的結構： 內容設計由易到難，從數據基礎到高級模型，逐步引導讀者建立起完整的知識體係。 理論與實踐相結閤： 每一章節都配有理論闡述和概念講解，並通過實際案例（雖然此處沒有具體案例，但強調瞭案例的重要性）幫助讀者理解抽象的統計概念。 聚焦核心概念： 避免瞭對特定編程語言或工具的過度依賴，而是聚焦於數據科學和預測分析中最通用、最核心的統計學和數學原理。 麵嚮問題解決： 強調如何將統計建模和預測分析應用於解決現實世界中的業務問題，幫助讀者成為一個能夠創造實際價值的數據分析師。 目標讀者 本書適閤以下人群： 對數據科學和預測分析感興趣，希望係統學習統計建模基礎的初學者。 已經掌握一些編程技能，但缺乏紮實的統計學理論基礎的數據分析從業者。 需要將統計學原理應用於實際業務場景的決策者和管理者。 在校學生，需要深入理解統計學在數據分析中的應用。 《數據科學的基石：深入理解統計建模與預測分析》將成為您在數據驅動時代探索未知、把握機遇的得力助手。它將賦予您駕馭數據的能力，讓您能夠從數據中挖掘齣有價值的洞察，並將其轉化為精準的預測，最終引領您的決策走嚮成功。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，一本好的技術書籍，應該能夠激發讀者的好奇心，並鼓勵他們去探索更廣闊的領域。這本書在這方麵做得非常齣色。在介紹瞭基礎的機器學習算法之後，作者並沒有止步於此，而是對一些更高級的主題，比如深度學習、自然語言處理等進行瞭簡要的介紹，並給齣瞭進一步學習的方嚮和參考資源。這讓我明白，機器學習是一個不斷發展和演進的領域，我還有很多需要學習的地方。這種開放式的結尾，讓我對接下來的學習充滿瞭期待，也讓我看到瞭自己在這個領域不斷成長的可能性。

評分☆☆☆☆☆

我一直覺得，學習一項新技術，光看理論是遠遠不夠的，更重要的是實踐。這本書在這方麵給我留下瞭深刻的印象。它沒有空泛地講解概念，而是通過大量的代碼示例，一步一步地演示如何將理論轉化為實際應用。我特彆喜歡它在講解每一個算法的時候，都會給齣相應的R語言實現，並且會詳細解釋代碼的每一部分。這對於我這種“代碼小白”來說，簡直是救星。我經常會一邊看書，一邊在自己的電腦上跟著敲代碼，然後嘗試修改參數，觀察結果的變化。這種親手實踐的過程，讓我對算法的理解更加深入，也培養瞭我解決實際問題的能力。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的感覺非常嚴謹。作者在講解每一個模型的時候，不僅僅是給齣算法的流程，還會深入探討模型的原理，以及它的優缺點和適用場景。我印象最深的是在講到“過擬閤”和“欠擬閤”的時候，作者花瞭相當大的篇幅來解釋這兩個概念的産生原因，以及如何通過正則化、交叉驗證等方法來避免。這種深入的剖析，讓我不再是簡單地“套用”某個算法，而是能夠根據數據的特點和問題的需求，選擇最閤適的模型，並對其進行調優，這對於我日後的實際工作非常有幫助。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書，我當時是抱著一種又期待又有點忐忑的心情。期待是因為“機器學習”這個詞本身就充滿瞭魔力，感覺打開瞭通往智能世界的大門；忐忑是因為我知道這個領域絕非泛泛之輩，門檻不低，尤其是對於我這種對編程和統計學基礎不算特彆紮實的人來說。不過，翻開目錄，看到那些熟悉的章節名，什麼“數據預處理”、“特徵工程”、“模型評估”，還有各種經典的算法，比如“決策樹”、“支持嚮量機”、“神經網絡”，心裏還是暗暗鬆瞭一口氣，感覺內容覆蓋的廣度還是挺讓人滿意的，至少把我想瞭解的那些基本概念和常用工具都囊括瞭進去。

評分☆☆☆☆☆

在閱讀過程中，我逐漸發現，這本書不僅僅是教授算法，更重要的是在傳授一種解決問題的思維方式。它引導我如何從一個實際問題齣發，思考需要收集哪些數據，如何對數據進行清洗和預處理，如何選擇閤適的特徵，然後選擇哪種機器學習模型來解決問題，最後如何評估模型的性能。這種從宏觀到微觀的思考路徑，讓我覺得學習機器學習不再是零散的知識點堆砌，而是一個有條理、有邏輯的過程。尤其是在案例分析部分，作者展示瞭如何將機器學習技術應用於實際業務場景，這讓我看到瞭理論與實踐結閤的巨大潛力。

評分☆☆☆☆☆

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書裏都是實際的例子 很容易上手

評分☆☆☆☆☆

經典的書，很不錯

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這本書確實很好，十分推薦

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不錯不錯，求很好很不錯

評分☆☆☆☆☆

不錯不錯bucuo

評分☆☆☆☆☆

很好，不錯的選擇，速度也快。挺好的。

評分☆☆☆☆☆

用R來做機器學習，現在的新發展