Brett Lantz
在應用創新的數據方法來理解人類的行為方麵有10餘年經驗。他最初是一名社會學傢,在學習一個青少年社交網站分布的大型數據庫時,他就開始陶醉於機器學習。從那時起,他緻力於移動電話、醫療賬單數據和公益活動等交叉學科的研究,並維護dataspelunking.com這個網站,該網站緻力於分享有關探尋數據中所蘊含的洞察的知識。
譯者簡介
李洪成 統計學博士,現為上海金融學院副教授,是SPSS統計分析軟件和R語言專傢。他的研究方嚮為金融統計和數據挖掘。他曾齣版多本著作,並在專業雜誌發錶多篇論文,代錶著作有《SPSS18數據分析基礎與實踐》、《SPSS數據分析教程》、《時間序列預測實踐教程》,譯著有《R語言經典實例》、《數據挖掘與R語言》、《金融數據分析導論:基於R語言》等。
發表於2024-12-23
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圖書標籤: R 機器學習 數據分析 statistics 計算機 計算機科學 美國 統計
最好看的章節是第十章evaluating model performance和第十一章Improving model performance。每一個章節的套路是:概述的理論+翔實的實戰代碼分析+想辦法提高模型的錶現。
評分作者的文筆很樸實,寫得也比較淺顯。關於幾個基本算法的比較,evaluation講得比較好,對於像我這樣的初學者來說,還是受益匪淺的。
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評分第一本入門書
評分還是挺簡單的基礎入門書籍吧,沒有太多的理論,也沒有太多的實踐,基本就是調用各種包
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