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R語言機器學習(原書第2版)/智能科學與技術叢書

作者：(印度)卡西克·拉瑪蘇布蘭馬尼安//阿布舍克·辛格|譯者:吳今朝
出版社：機械工業
ISBN：9787111641049

出版日期：2020/01/01
裝幀：平裝
頁數：441

人民幣：RMB 119 元售價：元

內容大鋼

本書主要在第1版的基礎上增加了兩個部分：第一個是關於時間序列模型的新章節（第9章），這是一個源於統計學的傳統主題。第二個新增的章節是深度學習（第11章），它是機器學習的一個迅速崛起的子領域。除了增加這兩個章節之外，本書中的文本和代碼會以一種讀者友好的新格式來整體呈現。新版會繼續專註于使用流行的統計編程語言R來構建用例。對於深度學習這樣的主題，我們建議採用Python語言來配合TensorFlow這樣的框架。但是，在第2版中，我們會向讀者展示如何在TensorFlow中使用R語言編程，因此如果讀者只熟悉R，可以暫時無須學習Python。與第1版一樣，我們通過各種實際用例保持了機器學習理論與應用的良好平衡，為讀者提供了一個真正全面的機器學習主題集合。

作者介紹

(印度)卡西克·拉瑪蘇布蘭馬尼安//阿布舍克·辛格|譯者:吳今朝

譯者序
前言
第1章  機器學習和R語言入門
  1.1  了解發展歷程
    1.1.1  統計學習
    1.1.2  機器學習
    1.1.3  人工智慧
    1.1.4  數據挖掘
    1.1.5  數據科學
  1.2  概率與統計
    1.2.1  計數和概率的定義
    1.2.2  事件和關係
    1.2.3  隨機性、概率和分佈
    1.2.4  置信區間和假設檢驗
  1.3  R語言入門
    1.3.1  基本組成部分
    1.3.2  R語言的數據結構
    1.3.3  子集處理
    1.3.4  數和Apply系列
  1.4  機器學習過程工作流
    1.4.1  計劃
    1.4.2  探索
    1.4.3  構建
    1.4.4  評估
  1.5  其他技術
  1.6  小結
第2章  數據準備和探索
  2.1  規劃數據收集
    2.1.1  變數類型
    2.1.2  數據格式
    2.1.3  數據源的類型
  2.2  初始數據分析
    2.2.1  初步印象
    2.2.2  把多個數據源組織到一起
    2.2.3  整理數據
    2.2.4  補充更多信息
    2.2.5  重塑
  2.3  探索性數據分析
    2.3.1  摘要統計量
    2.3.2  矩
  2.4  案例研究：信用卡欺詐
    2.4.1  數據導入
    2.4.2  數據變換
    2.4.3  數據探索
  2.5  小結
第3章  抽樣與重抽樣技術
  3.1  介紹抽樣技術
  3.2  抽樣的術語
    3.2.1  樣本
    3.2.2  抽樣分佈

    3.2.3  總群體的均值和方差
    3.2.4  樣本均值和方差
    3.2.5  匯總的均值和方差
    3.2.6  抽樣點
    3.2.7  抽樣誤差
    3.2.8  抽樣率
    3.2.9  抽樣偏誤
  ……
第4章  R語言里的數據可視化
第5章  特徵工程
第6章  機器學習理論和實踐
第7章  機器學習模型的評估
第8章  模型性能改進
第9章  時間序列模型
第10章  可擴展機器學習和相關技術
第11章  用Keras和Tensorflow進行深度學習

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