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机器学习与R语言 机器学习与R语言
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    机器学习与R语言 PDF 高清版

    机器学习电子书
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    给大家带来的一篇关于机器学习相关的电子书资源,介绍了关于机器学习、R语言方面的内容,本书是由机械工业出版社出版,格式为PDF,资源大小53.5 MB,兰兹编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为:8.1,更多相关的学习资源可以参阅 人工智能电子书、等栏目。

  • 机器学习与R语言 PDF 下载
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  • R本身是一款十分优秀的数据分析和数据可视化软件。《机器学习与R语言》通过将实践案例与核心的理论知识相结合,提供了你开始将机器学习应用到你自己项目中所需要的知识。《机器学习与R语言》主要内容:机器学习的基本概念和理论,用于机器学习的R软件环境;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;典型的机器学习算法和案例,并给出了详细的分析步骤;模型性能评价的原理和方法;提高模型性能的几种常用方法;其他机器学习主题。

    《机器学习与R语言》适用于任何希望使用数据来采取行动的人。读者只需要具有R的一些基本知识,不需要具备机器学习的深厚基础。不管是R初学者,还是熟练的R用户都能从书中找到对自己有用的内容。

    目录

    • 第1章 机器学习简介 1
    • 第2章 数据的管理和理解 18
    • 第3章 懒惰学习——使用近邻分类 44
    • 第4章 概率学习——朴素贝叶斯分类 61
    • 第5章 分而治之——应用决策树和规则进行分类 82
    • 第6章 预测数值型数据——回归方法 113
    • 第7章 黑箱方法——神经网络和支持向量机 146
    • 第8章 探寻模式——基于关联规则的购物篮分析 172
    • 第9章 寻找数据的分组——k均值聚类 191
    • 第10章 模型性能的评价 208
    • 第11章 提高模型的性能 231
    • 第12章 其他机器学习主题 249

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    关于机器学习的学习笔记
    网友NO.884893

    Python与R语言的简要对比

    数据挖掘技术日趋成熟和复杂,随着互联网发展以及大批海量数据的到来,之前传统的依靠spss、SAS等可视化工具实现数据挖掘建模已经越来越不能满足日常需求,依据美国对数据科学家(data scientist)的要求,想成为一名真正的数据科学家,编程实现算法以及编程实现建模已经是必要条件;目前很多从事数据挖掘工作的人,大多都是出身非计算机专业,本身对编程基础比较低,所以找到一门快速上手而又高效的编程语言是至关重要的,好的工具和编程语言可以起到事半功倍的效果。 目前在数据挖掘算法方面用的最多的编程语言有:Java、C++、C、Python、R等等 R语言作为统计界第一语言(软件),很多时候与我们号称分析界第一语言的Python老是被人拿起来对比,所以今天专门做了一个表格,简介一下R语言与Python语言的对比情况。 首先还是我Python神图压镇: 首先介绍一下R语言吧: 有个小段子,说为什么要叫R语言呢?就是因为两位创始人的名字,都是以"R"开头的,所以,干脆一拍即合,就叫R语言吧…… R语言有很多的特点……当然,看这张图,是不是觉得很眼熟啊,没错,如果看过以前那篇“Python大法好”的文章的同学,发现,R语言怎么和Python的特性这么相似捏? 其实R也有很多自己特性,下面是它最显著的几个特性: 1、……

    网友NO.474938

    r语言和python什么意思

    R语言 1、R是一个有着统计分析功能及强大作图功能的软件系统。R内含了许多实用的统计分析及作图参数。作图参数能将产生的展示在一个独立的窗口中。并能将之保存为各种形式的文件(jpg,png,bmp,ps,pdf,emf,pictex,xfig),具体形式取决于操作系统。统计分析的结果也能被直接显示出来,一些中间(如P-值,回归系统,残差等)既可保存到专门的文件中,也可以直接用作进一步的分析 2、在R语言中,使用者可以使用循环语句来连续分析多个数据集,也可将多个不同的统计函数结合在一个语句中执行更复杂的分析。R使用者还可以借鉴网上提供的用S编写的大量程序,而且大多数都能被R直接调用。 python语言 Python是一种计算机程序设计语言。是一种面向对象的动态类型语言,最初被设计用于编写自动化脚本(shell),随着版本的不断更新和语言新功能的添加,越来越多被用于独立的、大型项目的开发。 Python是完全面向对象的语言。函数、模块、数字、字符串都是对象。并且完全支持继承、重载、派生、多继承,有益于增强源代码的复用性。Python支持重载运算符和动态类型。相对于Lisp这种传统的函数式编程语言,Python对函数式设计只提供了有限的支持。有两个标准库(functools, itertools)提供了Haskell和Standard ML中久经考验的函数式程序设计……

    网友NO.325999

    简述:我为什么选择Python而不是Matlab和R语言

    做数据分析、科学计算等离不开工具、语言的使用,目前最流行的数据语言,无非是MATLAB,R语言,Python这三种语言,但今天小编简单总结了python语言的一些特点及平常使用的工具等。 为什么Python比MATLAB、R语言好呢? 其实,这三种语言都很多数据分析师在用,但更推荐python,主要是有以下几点: 1、python易学、易读、易维护,处理速度也比R语言要快,无需把数据库切割; 2、python势头猛,众多大公司需要,市场前景广阔;而MATLAB语言比较局限,专注于工程和科学计算方面,而且MATLAB价格贵,免费版或盗版都只能玩玩学习用; 3、python具有丰富的扩展库,这个是其他两个不能比的; python版本选择 初学者版本选择是很多人都会问的,我们也不会偏向某个版本,主要根据自己的所需,但建议是选择最新版本Python3.x,这样很多新功能和旧功能都会有的,但是目前很多第三方库仍然不支持Python3,因为Python2.x已经停止继续开发,不意味着不能使用。 IDE选择 Spyder 这个正是我现在在用的: Spyder界面 它具有模仿MATLAB的工作空间的功能,可以很方便地观察和修改数组的值。显示哪些窗口可以自定义,很方便。 使用中出现了一些小问题,比如说str()函数报错,cmdprompt乱码之类的,后来就没有用Spyder跑过比较长的代码了,调试起来太麻烦了,……

    网友NO.913554

    r语言和python的详细对比

    r语言和python的对比,两者各有千秋,究竟要学哪一个,可根据自己的实际需求来作出选择,当然,最好是两者都学。 相关推荐:《python视频》 01 开发目的 R语言 R是由统计学家开发的,它的出生就肩负着统计分析、绘图、数据挖掘的重要使命。因此在R的语言体系里,有非常多统计学的原理和知识。 如果你具备一些统计背景,R会令你使用各类model和复杂的公式时更加愉悦有爽感,因为你总能找到对应的package,并且几行代码就可以调用搞定。 Python Python的创始人初衷,是为非专业程序员设计的一种开放型的语言。优雅,明确,简单,是它的标签。因此,总有人高唱「人生苦短,我用Python」。 数据分析、网络爬虫、编程开发、人工智能等,作为一门多功能的胶水语言,Python的使用目的和学习路径更加多样化。 02 适用人群 尽管都是数据科学界的当红炸子鸡,工具的选择会因为你的领域和你想解决的问题因人而异。 R语言 起初R在学术研究和调查工作中使用比较多,逐渐延伸至企业商业界。使用人群不一定需要计算机背景,统计、金融、经济、核电、环境、医疗、物流管理,乃至人文学科,都有R语言的立足之地。 同样,鉴于R 在数据探索、统计分析上,是一种更高效的独立数据分析工具,具备良好数理统计知识背景的人使用起来……

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