机器学习与R语言实战
本书共11章。第1章介绍如何创建一个可用的R环境和基本的R命令;第2章讲述如何使用R语言进行探索性数据分析;第
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本书共11章。第1章介绍如何创建一个可用的R环境和基本的R命令;第2章讲述如何使用R语言进行探索性数据分析;第3章重点探讨数据采样和概率分布的概念;第4章探讨因变量和解释变量集合之间的线性关系;第5章介绍基于树的分类器:K近邻分类器、逻辑回归分类器以及朴素贝叶斯分类器;第6章神经网络和支持向量机;第7章展示一些模型评估的方法;第8章探讨集成分类器;第9章讲述多种聚类算法;第10章介绍关联分析和序列挖掘;第11章介绍如何从原始变量中选择和抽取特征;第12章讨论大数据分析(R和Hadoop)。
网友对机器学习与R语言实战的评论
书写的不错,实例也不能。
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