精通機器學習：基於R（第2版） 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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[美] 考瑞·萊斯米斯特爾 著，陳光欣 譯

圖書標籤:

• 機器學習
• R語言
• 數據挖掘
• 統計學習
• 算法
• 數據分析
• 建模
• 預測
• 人工智能
• 技術

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115477781

版次：1

商品編碼：12326907

包裝：平裝

叢書名： 圖靈程序設計叢書

開本：16開

齣版時間：2018-03-01

用紙：膠版紙

頁數：291

正文語種：中文

編輯推薦

本書使用R語言講述機器學習高 級技術，帶領讀者深入研究統計學習理論和監督式學習，理解如何設計高效算法，學習構建推薦引擎，運用多類分類和深度學習，等等。通過探索數據挖掘、分類、聚類、迴歸、預測建模、異常檢測等，本書幫助讀者理解這些概念的工作原理和能夠實現的操作。讀者將循序漸進地學習神經網絡等主題，探索深度學習等內容。通過不同方式使用不同的數據集，讀者還可以在AWS等雲平颱上利用R親手實踐機器學習。

內容簡介

機器學習是近年來的熱門技術話題，R語言是處理其中大量數據的有力工具。本書為讀者提供機器學習和R語言的堅實算法基礎和業務基礎，內容包括機器學習基本概念、綫性迴歸、邏輯迴歸和判彆分析、綫性模型的高 級選擇特性、K* 近鄰和支持嚮量機等，力圖平衡實踐中的技術和理論兩方麵。
本書適閤試圖理解和錶述機器學習算法的IT人士、想在分析中發揮R強大威力的統計學專傢。即使是同時精通IT技術和統計學的讀者，在本書中仍然可以發現一些有用的竅門和技巧。

作者簡介

Cory Leismester

具有十多年量化管理經驗，目前在銀行業擔任高 級量化管理經理，負責構建市場營銷和監管模型。曾在禮來公司任職16年，負責銷售、市場調查、精益六西格瑪、營銷分析、新産品預測等工作。

目錄

第1章 成功之路1
1．1 流程1
1．2 業務理解2
1．2．1 確定業務目標3
1．2．2 現狀評估4
1．2．3 確定分析目標4
1．2．4 建立項目計劃4
1．3 數據理解4
1．4 數據準備5
1．5 建模5
1．6 評價6
1．7 部署6
1．8 算法流程圖7
1．9 小結10
第 2章 綫性迴歸：機器學習基礎技術11
2．1 單變量迴歸11
2．2 多變量綫性迴歸18
2．2．1 業務理解18
2．2．2 數據理解和數據準備18
2．2．3 模型構建與模型評價21
2．3 綫性模型中的其他問題30
2．3．1 定性特徵30
2．3．2 交互項32
2．4 小結34
第3章 邏輯斯蒂迴歸與判彆分析35
3．1 分類方法與綫性迴歸35
3．2 邏輯斯蒂迴歸36
3．2．1 業務理解36
3．2．2 數據理解和數據準備37
3．2．3 模型構建與模型評價41
3．3 判彆分析概述46
3．4 多元自適應迴歸樣條方法50
3．5 模型選擇54
3．6 小結57
第4章 綫性模型中的高 級特徵選擇技術58
4．1 正則化簡介58
4．1．1 嶺迴歸59
4．1．2 LASSO59
4．1．3 彈性網絡60
4．2 商業案例60
4．2．1 業務理解60
4．2．2 數據理解和數據準備60
4．3 模型構建與模型評價65
4．3．1 * 優子集65
4．3．2 嶺迴歸68
4．3．3 LASSO71
4．3．4 彈性網絡73
4．3．5 使用glmnet進行交叉驗證76
4．4 模型選擇78
4．5 正則化與分類問題78
4．6 小結81
第5章 更多分類技術：K-* 近鄰與
支持嚮量機82
5．1 K-* 近鄰82
5．2 支持嚮量機84
5．3 商業案例86
5．3．1 業務理解86
5．3．2 數據理解和數據準備87
5．3．3 模型構建與模型評價92
5．3．4 模型選擇98
5．4 SVM中的特徵選擇100
5．5 小結101
第6章 分類迴歸樹103
6．1 本章技術概述103
6．1．1 迴歸樹104
6．1．2 分類樹104
6．1．3 隨機森林105
6．1．4 梯度提升106
6．2 商業案例106
6．2．1 模型構建與模型評價107
6．2．2 模型選擇121
6．2．3 使用隨機森林進行特徵選擇121
6．3 小結123
第7章 神經網絡與深度學習124
7．1 神經網絡介紹124
7．2 深度學習簡介128
深度學習資源與高 級方法130
7．3 業務理解131
7．4 數據理解和數據準備132
7．5 模型構建與模型評價136
7．6 深度學習示例139
7．6．1 H2O背景介紹139
7．6．2 將數據上載到H2O平颱140
7．6．3 建立訓練數據集和測試
數據集141
7．6．4 模型構建142
7．7 小結146
第8章 聚類分析147
8．1 層次聚類148
8．2 K-均值聚類149
8．3 果瓦係數與圍繞中心的劃分150
8．3．1 果瓦係數150
8．3．2 PAM151
8．4 隨機森林151
8．5 業務理解152
8．6 數據理解與數據準備152
8．7 模型構建與模型評價155
8．7．1 層次聚類155
8．7．2 K-均值聚類162
8．7．3 果瓦係數和PAM165
8．7．4 隨機森林與PAM167
8．8 小結168
第9章 主成分分析169
9．1 主成分簡介170
9．2 業務理解173
9．3 模型構建與模型評價176
9．3．1 主成分抽取176
9．3．2 正交鏇轉與解釋177
9．3．3 根據主成分建立因子得分178
9．3．4 迴歸分析178
9．4 小結184
* 10章 購物籃分析、推薦引擎與
序列分析185
10．1 購物籃分析簡介186
10．2 業務理解187
10．3 數據理解和數據準備187
10．4 模型構建與模型評價189
10．5 推薦引擎簡介192
10．5．1 基於用戶的協同過濾193
10．5．2 基於項目的協同過濾194
10．5．3 奇異值分解和主成分分析194
10．6 推薦係統的業務理解198
10．7 推薦係統的數據理解與數據準備198
10．8 推薦係統的建模與評價200
10．9 序列數據分析208
10．10 小結214
* 11章 創建集成多類分類215
11．1 集成模型215
11．2 業務理解與數據理解216
11．3 模型評價與模型選擇217
11．4 多類分類219
11．5 業務理解與數據理解220
11．6 模型評價與模型選擇223
11．6．1 隨機森林224
11．6．2 嶺迴歸225
11．7 MLR集成模型226
11．8 小結228
* 12章 時間序列與因果關係229
12．1 單變量時間序列分析229
12．2 業務理解235
12．3 模型構建與模型評價240
12．3．1 單變量時間序列預測240
12．3．2 檢查因果關係243
12．4 小結249
* 13章 文本挖掘250
13．1 文本挖掘框架與方法250
13．2 主題模型252
13．3 業務理解254
13．4 模型構建與模型評價257
13．4．1 詞頻分析與主題模型257
13．4．2 其他定量分析261
13．5 小結267
* 14章 在雲上使用R語言268
14．1 創建AWS賬戶269
14．1．1 啓動虛擬機270
14．1．2 啓動Rstudio272
14．2 小結274
附錄A R語言基礎275

《精通機器學習：基於R（第2版）》是一本深入探討機器學習領域核心概念、算法及其在實際應用中落地方法的權威指南。本書以R語言為主要實現工具，力求為讀者提供一個理論與實踐相結閤的學習路徑，幫助開發者、數據科學傢以及對機器學習充滿熱情的學習者，能夠係統地掌握並有效地運用各類機器學習技術，解決現實世界中的復雜問題。 本書內容概覽 本書共分為三個主要部分：基礎理論與預備知識、核心機器學習算法詳解、進階主題與實踐應用。 第一部分：基礎理論與預備知識 在正式進入機器學習的精彩世界之前，我們首先需要夯實堅實的基礎。本部分將引導讀者迴顧並理解機器學習所依賴的關鍵數學概念和統計學原理，並為R語言環境的搭建與使用打下基礎。 機器學習概述與發展曆程：我們將從宏觀視角齣發，介紹機器學習的定義、目標、不同類型（監督學習、無監督學習、強化學習）以及它在人工智能領域中的定位。同時，簡要迴顧機器學習的發展曆程，讓讀者對這一領域的演進有一個整體的認識。 數學與統計學基礎：機器學習算法的背後往往蘊含著精妙的數學原理。本章將重點梳理綫性代數、微積分、概率論和統計學中的核心概念，例如嚮量、矩陣運算、導數、概率分布、期望、方差、假設檢驗等。這些基礎知識對於理解算法的工作機製至關重要。 R語言環境準備與數據操作：R語言以其強大的統計計算能力和豐富的可視化工具，成為數據科學和機器學習領域的明星工具。本章將指導讀者完成R及RStudio的安裝，介紹R語言的基本語法、數據結構（嚮量、列錶、矩陣、數據框）以及進行數據導入、清洗、轉換和探索性數據分析（EDA）的常用函數和技巧。我們將通過實際例子，讓讀者快速上手R語言的數據處理能力。 特徵工程與數據預處理：真實世界的數據往往是混亂且不完整的。特徵工程是將原始數據轉化為機器學習模型能夠有效利用的輸入的過程。本章將深入探討各種數據預處理技術，包括處理缺失值（插補、刪除）、異常值檢測與處理、數據歸一化與標準化、編碼（如獨熱編碼、標簽編碼）以及特徵選擇與降維（如主成分分析PCA）等。這些步驟直接影響模型的性能和泛化能力。 第二部分：核心機器學習算法詳解 本部分是本書的核心，將深入剖析各種主流的機器學習算法，不僅講解其理論基礎，更通過R語言的實現代碼，展示如何將理論付諸實踐。 監督學習算法： 綫性迴歸與邏輯迴歸：我們將從最簡單的模型開始，詳細講解綫性迴歸的原理，包括最小二乘法、正則化（Lasso, Ridge）等，並學習如何使用R實現。隨後，過渡到邏輯迴歸，理解其如何用於二分類和多分類問題，並介紹其在分類任務中的應用。 決策樹與集成學習（隨機森林、梯度提升）：決策樹是理解許多復雜模型的基礎。本章將介紹決策樹的構建原理（如ID3, C4.5, CART算法）、剪枝技術以及如何防止過擬閤。在此基礎上，我們將深入講解集成學習的思想，重點介紹隨機森林（Random Forest）的構建方式及其優勢，以及梯度提升（Gradient Boosting）算法（如XGBoost, LightGBM）的原理和調優策略，這些模型在許多競賽和實際應用中錶現卓越。 支持嚮量機（SVM）：SVM以其優異的分類性能和處理高維數據的能力而聞名。本章將詳細講解SVM的核心概念，包括最大間隔分類器、核技巧（綫性核、多項式核、徑嚮基核RBF）以及SVM在分類和迴歸任務中的應用。 K近鄰算法（KNN）：KNN是一種簡單而直觀的非參數算法。我們將介紹其工作原理、距離度量方式以及K值的選擇對模型性能的影響。 樸素貝葉斯：基於概率的分類算法，尤其適用於文本分類等任務。本章將介紹貝葉斯定理、條件獨立性假設以及不同類型的樸素貝葉斯分類器（高斯、多項式、多項式）。 無監督學習算法： 聚類分析（K-Means, DBSCAN, 分層聚類）：無監督學習旨在發現數據中的內在結構。本章將介紹K-Means算法的迭代過程、如何選擇K值以及其局限性。之後，我們將探討DBSCAN算法（基於密度的聚類）和分層聚類（Hierarchical Clustering）等更高級的聚類方法，並展示如何使用R進行聚類分析。 降維技術（PCA, t-SNE）：降維是將高維數據映射到低維空間，以簡化模型、減少計算量和進行可視化。本章將深入講解主成分分析（PCA）的數學原理，以及t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）在可視化高維數據中的強大能力。 模型評估與選擇： 性能度量：無論使用何種算法，準確評估模型性能至關重要。本章將詳細介紹各種性能度量指標，包括準確率、精確率、召迴率、F1分數、ROC麯綫、AUC值、均方誤差（MSE）、R²分數等，並講解它們各自的適用場景。 交叉驗證與模型調優：為瞭避免模型過擬閤，我們需要采用交叉驗證技術。本章將介紹K摺交叉驗證、留一法交叉驗證等方法，並講解如何利用網格搜索（Grid Search）和隨機搜索（Random Search）等技術來尋找最優的模型超參數。 第三部分：進階主題與實踐應用 在掌握瞭基礎算法之後，本部分將帶領讀者探索更高級的機器學習技術，並展示如何將所學知識應用於實際的業務場景。 深度學習入門：雖然本書側重於傳統的機器學習算法，但對深度學習的初步認識是必不可少的。本章將簡要介紹神經網絡的基本結構（感知機、多層感知機）、激活函數、反嚮傳播算法以及深度學習在圖像識彆、自然語言處理等領域的應用概述。我們將使用R中的相關包（如Keras for R）進行簡單的神經網絡演示。 文本挖掘與自然語言處理（NLP）：本章將聚焦於文本數據的處理。我們將介紹文本數據的錶示方法（詞袋模型、TF-IDF）、文本預處理技術（分詞、去停用詞、詞乾提取）、情感分析、主題模型（LDA）等NLP基礎任務，並利用R中的文本處理工具包進行實踐。 時間序列分析：處理帶有時間依賴性的數據是許多領域的重要任務。本章將介紹時間序列的基本概念，包括平穩性、自相關性（ACF）和偏自相關性（PACF），以及ARIMA模型、指數平滑法等經典時間序列預測模型。 異常檢測：識彆數據中的異常點對於欺詐檢測、設備故障預測等領域至關重要。本章將介紹不同的異常檢測策略，包括基於統計的方法、基於距離的方法和基於模型的方法。 模型部署與最佳實踐：學習如何將訓練好的模型部署到生産環境是實際應用的關鍵環節。本章將討論模型序列化、API接口構建以及模型監控與維護等方麵的基本概念。同時，我們將總結一係列機器學習項目的最佳實踐，幫助讀者構建健壯、可擴展的機器學習解決方案。 案例研究與項目實踐：本書將穿插多個真實世界的案例研究，涵蓋諸如客戶流失預測、銷售預測、推薦係統、圖像分類等不同應用場景。通過這些案例，讀者可以學習如何完整地應用機器學習流程，從問題定義、數據獲取、特徵工程、模型選擇、訓練、評估到最終的部署和解讀。 本書特色 R語言驅動：本書所有算法的實現都基於R語言，並通過清晰的代碼示例進行演示，方便讀者動手實踐。 理論與實踐並重：既深入淺齣地講解算法背後的數學原理，又提供易於理解的實踐代碼，幫助讀者融會貫通。 循序漸進：從基礎概念到核心算法，再到進階應用，內容組織邏輯清晰，適閤不同程度的學習者。 注重實戰：通過豐富的案例研究和項目實踐，幫助讀者將所學知識應用於解決實際問題。 緊跟技術前沿：涵蓋瞭當前機器學習領域的熱門算法和技術，並提供深入的講解。 《精通機器學習：基於R（第2版）》旨在成為您在機器學習學習道路上的得力助手，幫助您構建紮實的理論基礎，掌握強大的實操技能，最終成為一名優秀的機器學習工程師或數據科學傢。無論您是初學者還是希望深化理解的從業者，本書都將為您提供寶貴的知識和實踐指導。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格和整體編排，對於我這種希望係統性地梳理和鞏固機器學習知識的讀者來說，簡直是恰到好處。我之前閱讀過不少關於機器學習的書籍，但往往缺乏一條清晰的主綫，知識點之間也顯得有些零散。《精通機器學習：基於R（第2版）》在這方麵做得非常齣色，它以 R 語言為載體，將各個機器學習算法及其相關概念串聯起來，形成瞭一個完整的知識體係。作者在講解每一個算法時，都會清晰地闡述其核心思想、數學原理以及在 R 中的實現方式。我特彆欣賞書中對不同模型之間比較和選擇的論述，這讓我能夠根據具體問題來做齣更明智的模型選擇，而不是盲目地嘗試各種算法。此外，書中還包含瞭大量關於模型評估、調優以及模型解釋的實用技巧，這些都是在實際項目中至關重要的環節。我曾經在實際工作中遇到過模型性能不佳的問題，但不知道如何下手去診斷和改進，閱讀瞭這本書後，我掌握瞭一套係統性的方法來解決這類問題。它不僅僅是一本技術書籍，更是一本關於如何“做好”機器學習的書。書中的圖錶和插圖也起到瞭很好的輔助作用，讓抽象的概念變得更加具象化，易於理解和記憶。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對機器學習充滿熱情，但又希望能夠快速將理論知識轉化為實踐技能的讀者，這本書的齣現，可以說是恰逢其時。我之前嘗試過多種學習方式，但總覺得缺乏一個係統性的框架來指導我的學習。《精通機器學習：基於R（第2版）》恰恰填補瞭這一空白。作者以 R 語言為基礎，將各種機器學習算法的理論知識與實踐操作緊密結閤，使得學習過程既嚴謹又有趣。我尤其喜歡書中對每個算法的講解方式，它不僅僅停留在算法的錶麵，而是深入到其背後的數學原理和邏輯，讓我能夠從根本上理解算法的工作機製。同時，書中提供的 R 代碼示例非常詳盡且實用，我能夠跟隨代碼一步一步地進行實踐，親身體驗算法的應用效果。這對於鞏固學習成果，提升實操能力非常有幫助。此外，書中對數據預處理、特徵工程、模型評估和調優等關鍵環節的論述也非常到位，這對於我解決實際問題提供瞭寶貴的指導。我曾經在處理真實數據集時遇到過各種挑戰，而這本書中提供的解決方案，讓我受益匪淺。它讓我意識到，機器學習不僅僅是算法本身，更是一個包含數據、模型、評估和迭代的完整流程。這本書讓我對機器學習的學習路徑更加清晰，也更有信心去探索更復雜的應用場景。

評分☆☆☆☆☆

從一個在實際工作場景中已經應用機器學習一段時間的開發者的角度來看，《精通機器學習：基於R（第2版）》這本書，簡直就是一本“應試指南”升級版的“實戰寶典”。我之前主要依賴於網絡上的零散資料和開源庫的文檔來解決實際問題，但常常會遇到一些難以解釋的邊界情況，或者對模型的選擇和調優感到力不從心。這本書的到來，彌補瞭我在理論深度和係統性上的不足。作者在講解各種模型時，不僅僅是給齣代碼，更重要的是深入探討瞭不同模型適用的場景、優缺點以及模型評估的各種指標和方法。特彆是關於模型解釋性（interpretability）的部分，我真的受益匪淺，它讓我能夠更清晰地嚮非技術人員解釋模型的預測結果，這對跨部門溝通和項目落地至關重要。書中的案例分析也非常貼近實際，我可以在閱讀過程中聯想到自己遇到的問題，並且找到相應的解決方案。讓我印象深刻的是，書中對於數據預處理、特徵工程以及模型選擇的流程講解得非常係統，這在很多碎片化的學習資料中是難以找到的。它幫助我建立起一套完整的機器學習項目開發框架，不再是“頭痛醫頭，腳痛醫腳”的模式。總而言之，這本書為我提供瞭一個更嚴謹、更科學的機器學習實踐框架，讓我的工作效率和模型質量都有瞭顯著的提升。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣現，簡直是把我從 ML 的迷霧中解救瞭齣來！我之前一直對機器學習充滿瞭好奇，也嘗試過一些零散的在綫課程和博客文章，但總感覺抓不住核心，知識點也像散落的珍珠，難以串聯成項鏈。直到我翻開瞭《精通機器學習：基於R（第2版）》，那種醍醐灌頂的感覺纔真正到來。作者的講解方式極其直觀，哪怕我這樣的初學者，也能很快理解那些看似高深的算法原理。最讓我驚喜的是，書中提供的 R 語言代碼示例是如此的詳盡且實用，不僅僅是簡單地展示瞭函數的使用，更是深入剖析瞭每個參數的含義以及它們如何影響模型的性能。我甚至可以跟著書中的步驟，一步一步地在自己的電腦上復現整個流程，這種動手實踐帶來的成就感是無與倫比的。而且，作者在介紹每個算法時，都會從其背後的數學思想娓娓道來，但這並不枯燥，反而讓我對算法的“為什麼”有瞭更深刻的理解，而不是僅僅停留在“怎麼用”的層麵。以前總覺得機器學習需要深厚的數學功底，讀瞭這本書之後，我發現原來可以將復雜的數學概念轉化為易於理解的邏輯，這對我的學習信心是巨大的鼓舞。它就像一本“武功秘籍”，將 ML 的各種招式拆解開來，並且附帶瞭詳細的練習方法，讓我能夠循序漸進地掌握這門“絕技”。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對數據科學和人工智能充滿熱情但又背景相對薄弱的學生，《精通機器學習：基於R（第2版）》無疑是我近期學習中最有價值的投資。這本書的敘述風格非常獨特，它不像一些學術著作那樣充斥著晦澀難懂的術語，反而更像是一位經驗豐富的導師在耐心地引導你一步步深入。我尤其喜歡作者在引入新概念時，總是先從一個直觀的例子入手，然後再慢慢剝開其背後的數學原理。這讓我能夠先建立起對概念的感性認識，然後再去理解其理性邏輯，學習過程就不會那麼痛苦。書中提供的 R 語言代碼，不僅僅是可運行的代碼，更是一種學習思維方式的引導。我通過跟隨代碼進行實踐，不僅學會瞭如何使用 R 來實現各種機器學習算法，更重要的是，我開始理解瞭在實際應用中，如何對數據進行探索性分析，如何選擇閤適的模型，以及如何評估模型的性能。這種“邊學邊做”的學習模式，極大地增強瞭我的學習動力和效果。我還發現，書中對一些常見問題的解答非常有針對性，例如模型的過擬閤和欠擬閤問題，以及如何通過正則化等方法來解決。這些都是我在其他資料中遇到的模糊點，在這本書中得到瞭清晰的闡釋。它讓我對機器學習的理解不再是停留在“黑箱”操作，而是逐漸變得透明和可控。