中国农业大学图书馆书目检索系统

Online Public Access Catalogue

题名/责任者:

机器学习与R语言/(美) 布雷特·兰茨著 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

ISBN及定价:

978-7-111-68457-2/CNY99.00

载体形态项:

X, 294页:图;26cm

统一题名:

Machine learning with R

丛编项:

数据科学与工程技术丛书

个人责任者:

兰茨 (Lantz, Brett) 著

个人次要责任者:

许金炜 译

个人次要责任者:

李洪成 译

个人次要责任者:

潘文捷 译

学科主题:

机器学习

学科主题:

程序语言-程序设计

中图法分类号:

TP181

中图法分类号:

TP312

版本附注:

据原书第3版译出

提要文摘附注:

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#级专题，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。

使用对象附注:

相关读者

豆瓣简介：

随书光盘: