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数据科学与工程技术丛书:机器学习与R语言 |  |
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数据科学与工程技术丛书:机器学习与R语言 | |
网友对数据科学与工程技术丛书:机器学习与R语言的评论
书的质量还是很不错的，翻译的也算流畅。书中没有用过多的数学公式去描述算法，而是用一些简单易懂的语言。同时每个算法都给出了相应的实际案例做解析。刚买的时候没有急着评论，现在一口气读完了，书中的代码自己手动敲了一遍（网上有源代码和数据，可以登录书中给的网站去下载），在第77也中，Dictionary()函数已经在包中不存在了，所以在后续的dictionary=后面中直接输入相应向量即可。另外就是243页的svmbag相应代码无法实现，我的提示说由于出现某些错误，不过其他的影响都不打。华章翻译的书大多数还是不错的，对着代码敲击了一般，收货很多。希望大家好好利用此书。
这本书本身讲机器学习的方法，并有R的具体案例，作者写得非常易懂，读起来也很有趣，是一本难得的好书，涵盖了机器学习的绝大部分常用方法。
在网上已经下载了电子版，读了几章发现比起其他很多书，内容实用，作者讲解非常清晰，所以马上上网想买一本实体书。
本来想买英文的，发现要6-8周才能发货，就先买了这本中文版。（有能力读原版，还是推荐读原版，什么书都是这样）
有些翻译得觉得不习惯，有些句子觉得读着别扭。和英文版比宁愿看英文，书刚到手半个小时，马上又去买了一本本书的英文版。
买了这个书，看完后，也看了评论综合一下感觉。（1）这本书是机器学习很好的入门，数据集网上华章有，原版英文的网站也有，部分小错误可以忽略，不能运行的是R语言版本与包的问题，数据技术细节很容易解决；（2）建议先看R语言实战，再看这本，或者等对R有一定了解后学习；（3）有些读者说简单或者太入门，我不同意，其实书内很清晰地写道一些思路，算法原理，小代码。机器学习不在乎有多玄妙的算法与分析方法，而在于数据收集、淘洗、处理，引入模型，评估，再修正，需要很多的扎实基础，越简单的理论越有用。比如做了这么多年科研能掌握或者需要运用高级方法去解决的问题其实不多，OLS是最基本能用的技术，本书写得很清楚，连算法都清晰是难得的，决策树，回归树的算法也点评的清楚对包的开发也有帮助；（5）本书是基础读物，进入高级阶段还需要深入的看原始文献与R文档，打好基础再往下钻研会更好。
这本数可以看下的是讲朴素贝叶斯的章节，其余的差不多是一坨翔，翻译一坨翔，理论蜻蜓点水。
R部分写的可以，数据可以在华章官网教辅下载搜索
【...】
每一章节都有数据文件，一般都是csv格式的，为什么都找不到，没法实践。
例子很实用，每一章介绍一种机器学习的算法，代码思路也很清晰。
稍微有点R基础的都可以看懂。
在网上可以下载每一章对应的数据自己跟着书一起做，书也不厚大概每天花一个小时反复咀嚼一章肯定没问题，两周差不多能看完。
如果你也是对于ML感兴趣的入门新手，值得推荐！
案例与方法结合非常好，很好的了解R语言完成机器学习的书籍，美中不足的是关于理论解释部分都基本没看懂，希望能够更加深入浅出一些。
糟糕级了 书上用到的数据代码根本下载不了 还要注册他的帐号 注册也就算了 关键注册半天也注册不了 要买这本书的要慎重
亚马逊您好，书里面所有的数据都找不到，麻烦您发一下书里面使用的数据集，不然书没法使用了........谢谢了！
书的内容很好，非常满意，但是看了没几天，第一页居然掉了，物流超慢，第五天才收到书，这速度不敢恭维啊
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