机器学习及R应用(大数据时代的统计与人工智能系列教材)--聚文网

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内容简介

本书对机器学习的核心方法进行了深入而详细的介绍，并特别关注各学科最常用的算法。最大特色在于力图以生动的语言、较多的插图与大量的实例来直观地解释机器学习的原理。同时，结合流行的R 语言，及时地介绍相应的软件操作与经典案例，为读者提供“一站式”服务。本书还提供详尽的数学推导，尽量避免跳跃，并辅以直观的文字解释。对于看似复杂的机器学习原理，则删繁就简，娓娓道来，让读者渐入佳境。本书适合普通高等学校理、工、农、医以及经济学、管理学、社会科学类的高年级本科生与研究生使用。先修课包括微积分、线性代数与概率统计，但不要求有编程或R语言经验。本书将从零开始，让读者快速体会到R语言的美妙与威力。

第1章绪论 1.1 什么是机器学习 1.2 机器学习的分类 1.3 机器学习的术语 1.4 机器如何学习 1.5 机器学习与统计学、计量经济学的关系第2章 R语言入门 2.1 为何使用R语言 2.2 R与RStudio的安装 2.3 计算器与赋值 2.4 向量 2.5 缺失值与空值 2.6 因子 2.7 矩阵 2.8 数组 2.9 列表 2.10 数据框 2.11 描述性统计 2.12 画图 2.13 读写数据 2.14 随机抽样 2.15 条件语句 2.16 循环语句 2.17 函数 2.18 工作空间管理 2.19 帮助 2.20 R语言的更新 2.21 进一步学习R的资源习题第3章数学回顾 3.1 微积分 3.2 最优化 3.3 线性代数 3.4 概率统计习题第4章线性回归 4.1 监督学习的回归问题 4.2 最优预测 4.3 线性回归模型 4.4 最小二乘法 4.5 OLS的正交性与几何解释 4.6 施密特正交化与QR分解 4.7 拟合优度 4.8 过拟合与泛化能力 4.9 偏差与方差的权衡 4.10 模型评估的再抽样方法 4.11 线性回归的R案例习题第5章逻辑回归

机器学习及R应用(大数据时代的统计与人工智能系列教材)

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