Brett Lantz
在应用创新的数据方法来理解人类的行为方面有10余年经验。他最初是一名社会学家,在学习一个青少年社交网站分布的大型数据库时,他就开始陶醉于机器学习。从那时起,他致力于移动电话、医疗账单数据和公益活动等交叉学科的研究,并维护dataspelunking.com这个网站,该网站致力于分享有关探寻数据中所蕴含的洞察的知识。
译者简介
李洪成 统计学博士,现为上海金融学院副教授,是SPSS统计分析软件和R语言专家。他的研究方向为金融统计和数据挖掘。他曾出版多本著作,并在专业杂志发表多篇论文,代表著作有《SPSS18数据分析基础与实践》、《SPSS数据分析教程》、《时间序列预测实践教程》,译著有《R语言经典实例》、《数据挖掘与R语言》、《金融数据分析导论:基于R语言》等。
发表于2024-11-21
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图书标签: 机器学习 R 数据分析 数据挖掘 计算机 statistics R语言 数理
随着大数据的概念变得越来越流行,对数据的探索、分析和预测成为大数据分析领域的基本技能之一。作为探索和分析数据的基本理论和工具,机器学习和数据挖掘成为时下炙手可热的技术。R作为功能强大并且免费的数据分析工具,在数据分析领域获得了越来越多用户的青睐。
本书通过丰富的实际案例来探索如何应用R来进行现实世界问题的机器学习,如何从数据中获取可以付诸行动的洞察力。本书案例清晰而实用,讲解循序渐进,是一本用R进行机器学习的实用指南,既适用于机器学习的初学者,也适用于具有一定经验的老手,本书将帮助他们回答有关R的所有问题。
8.5分
评分可能是学统计的原因,对数学和计算机了解不是太深,我觉得读这本教材没其他机器学习教材那么吃力,很合我这刚入门的小白。
评分基本看懂,啊啊啊
评分通俗易懂书,中国引进的为第一版,有些小错误在第二版中已经改正,可以参考第二版,改进很多。第二版增加了很多有用的小知识,也比第一版更为全面,推荐参考,虽然是英语版,不过句子很简单,非常易懂。此书在国外浩瀚的同类书籍中也是评价非常高,这本书算是R与机器学习最最入门的书籍。一些人推荐的入门书籍《机器学习(实用案例解析)》我认为可以用作此书的进阶。扣一星是因为错误太多!虽然不是大问题,但错误也太多了!
评分基本看懂,啊啊啊
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