機器學習與數據科學 基於R的統計學習方法 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] Daniel，D.，Gutierrez，古鐵雷斯 著，施翊 譯

圖書標籤:

• 機器學習
• 數據科學
• R語言
• 統計學習
• 算法
• 數據分析
• 建模
• 預測
• R
• 數據挖掘

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115452405

版次：01

商品編碼：12197870

品牌：異步圖書

包裝：平裝

開本：小16開

齣版時間：2017-05-01

頁數：242

正文語種：中文

編輯推薦

從業者使用的工具是決定他的工作能否成功的重要因素之一。本書為數據科學傢提供瞭一些在統計學習領域會用到的工具和技巧，為他們在數據科學領域的長期職業生涯提供瞭所需的一套基本工具。針對處理重要的數據科學問題的高級技能，本書也給齣瞭學習的建議。
本書包括以下內容：
機器學習概述 監督機器學習
數據連接 非監督機器學習
數據處理 模型評估
探索性數據分析

本書選用R統計環境。R在全世界範圍內應用越來越廣泛，很多數據科學傢隻使用R就能進行項目工作。本書的所有代碼示例都是用R語言寫的。除此之外，書中還使用瞭很多流行的R包和數據集。

內容簡介

當前，機器學習和數據科學都是很重要和熱門的相關學科，需要深入地研究學習纔能精通。
本書試圖指導讀者掌握如何完成涉及機器學習的數據科學項目。本書將為數據科學傢提供一些在統計學習領域會用到的工具和技巧，涉及數據連接、數據處理、探索性數據分析、監督機器學習、非監督機器學習和模型評估。本書選用的是R統計環境，書中所有代碼示例都是用R語言編寫的，涉及眾多流行的R包和數據集。
本書適閤數據科學傢、數據分析師、軟件開發者以及需要瞭解數據科學和機器學習方法的科研人員閱讀參考。

作者簡介

Daniel D. Gutierrez是一位在職的數據科學傢，就職於加州Santa Monica的谘詢公司AMULET Analytics。為瞭緊跟行業的潮流，Daniel也是insideBIGDATA.com的執行編輯。同時，他也是一位教師，為大學和大型公司開設瞭數據科學、機器學習和R方麵的課程。Deniel本科畢業於UCLA,專業是數學和計算機科學。

目錄

第1章　機器學習綜述 1
1．1　機器學習的分類　2
1．2　機器學習的實際案例　3
1．2．1　預測迴頭客挑戰賽　4
1．2．2　Netflix公司　5
1．2．3　算法交易挑戰賽　6
1．2．4　Heritage健康奬　7
1．3　機器學習的過程　10
1．4　機器學習背後的數學　15
1．5　成為一名數據科學傢　16
1．6　統計計算的R工程　18
1．7　RStudio　19
1．8　使用R包　20
1．9　數據集　22
1．10　在生産中使用R　23
1．11　小結　24
第2章　連接數據　25
2．1　管理你的工作目錄　27
2．2　數據文件的種類　28
2．3　數據的來源　28
2．4　從網絡中下載數據集　29
2．5　讀取CSV文件　31
2．6　讀取Excel文件　33
2．7　使用文件連接　34
2．8　讀取JSON文件　35
2．9　從網站中抓取數據　36
2．10　SQL數據庫　38
2．11　R中的SQL等價錶述　42
2．12　讀取Twitter數據　46
2．13　從榖歌分析中讀取數據　48
2．14　寫數據　51
2．15　小結　53
第3章　數據處理　54
3．1　特徵工程　57
3．2　數據管道　59
3．3　數據采樣　60
3．4　修正變量名　60
3．5　創建新變量　62
3．6　數值離散化　63
3．7　日期處理　65
3．8　將類變量二值化　67
3．9　閤並數據集　68
3．10　排列數據集　70
3．11　重塑數據集　71
3．12　使用dplyr進行數據操作　72
3．13　處理缺失數據　75
3．14　特徵縮放　77
3．15　降維　78
3．16　小結　81
第4章　探索性數據分析　83
4．1　數據統計　84
4．2　探索性可視化　87
4．3　直方圖　88
4．4　箱形圖　89
4．5　條形圖　92
4．6　密度圖　93
4．7　散點圖　95
4．8　QQ圖　101
4．9　熱圖　102
4．10　缺失值的圖錶　103
4．11　解釋性圖錶　104
4．12　小結　106
第5章　迴歸　107
5．1　一元綫性迴歸　108
5．2　多元綫性迴歸　120
5．3　多項式迴歸　127
5．4　小結　134
第6章　分類　136
6．1　一個簡單的例子　137
6．2　邏輯迴歸　139
6．3　分類樹　143
6．4　樸素貝葉斯　147
6．5　K-最近鄰　151
6．6　支持嚮量機　155
6．7　神經網絡　159
6．8　集成　165
6．9　隨機森林　168
6．10　梯度提升機　171
6．11　小結　174
第7章　評估模型性能　176
7．1　過擬閤　177
7．2　偏差和方差　183
7．3　乾擾因子　187
7．4　數據泄漏　188
7．5　測定迴歸性能　190
7．6　測定分類性能　194
7．7　交叉驗證　197
7．8　其他機器學習診斷法　204
7．8．1　獲取更多的訓練觀測數據　205
7．8．2　特徵降維　205
7．8．3　添加新特徵　205
7．8．4　添加多項式特徵　206
7．8．5　對正則化參數進行微調　206
7．9　小結　206
第8章　非監督學習　208
8．1　聚類　209
8．2　模擬聚類　211
8．3　分級聚類　212
8．4　K-均值聚類　219
8．5　主成分分析　224
8．6　小結　233
術語錶　234

《現代數據挖掘與算法解析：洞察模式，驅動決策》 在信息爆炸的時代，如何從海量數據中提煉齣有價值的洞察，並將其轉化為驅動業務增長和科學發現的強大力量，是每一個領域都麵臨的挑戰。本書《現代數據挖掘與算法解析：洞察模式，驅動決策》正是為應對這一挑戰而生。它不是一本關於特定工具或編程語言的指南，而是一本深入探討數據挖掘核心理念、經典算法原理及其在實際問題中應用的著作。我們旨在為讀者構建一個堅實的數據科學思維框架，使他們能夠理解“為什麼”這些技術有效，而不僅僅是“如何”使用它們。 本書將帶領讀者踏上一段探索數據內在規律的旅程，從數據的初步理解與預處理，到模式的挖掘與模型的構建，再到結果的評估與最終的應用。我們將首先深入探討數據的本質，理解不同類型數據的特性、潛在的偏差以及如何進行有效的清洗和轉換，為後續分析奠定堅實的基礎。這一階段，我們將關注數據質量的重要性，探討如何識彆和處理缺失值、異常值、不一緻性以及如何對數據進行降維和特徵工程，以優化模型性能並減少計算復雜度。 隨後，本書將聚焦於數據挖掘的核心算法。我們不會簡單地羅列各種算法，而是將它們按照解決問題的類型進行分類，並逐一剖析其背後的數學原理、邏輯流程以及適用場景。 一、 分類與預測：揭示數據間的關聯與趨勢 在這一部分，我們將深入研究用於預測離散型目標變量的分類算法。 決策樹及其變種： 從最直觀的ID3、C4.5到更魯棒的CART，我們將詳細解析它們如何通過樹狀結構進行信息增益或基尼係數的劃分。重點在於理解剪枝策略以避免過擬閤，以及如何在多維數據中找到具有解釋性的決策邊界。我們將探討不同分裂標準的原理，以及它們在處理連續型和離散型特徵時的差異。同時，我們將介紹如何評估決策樹模型的性能，例如準確率、精確率、召迴率和F1分數，並講解如何通過交叉驗證來提高模型的泛化能力。 支持嚮量機（SVM）： 對於 SVM，我們將重點闡釋其最大間隔分類器的思想，以及如何利用核技巧（綫性核、多項式核、徑嚮基函數核等）將數據映射到高維空間以解決非綫性可分問題。我們將深入理解軟間隔分類器的概念，以及懲罰參數 C 在控製模型復雜度和容錯率之間的權衡。對於 SVM 在迴歸問題中的應用（SVR），我們將剖析其 epsilon-不敏感損失函數的原理。 樸素貝葉斯： 基於貝葉斯定理，我們將解析其“樸素”假設（特徵之間條件獨立性）是如何在實踐中帶來高效且可解釋的分類器。我們將詳細講解如何計算先驗概率和後驗概率，以及 Laplace 平滑等技術如何處理零概率問題。尤其是在文本分類、垃圾郵件過濾等領域，樸素貝葉斯算法的優勢將得到充分展現。 邏輯迴歸： 作為一種廣義綫性模型，我們將解析其 Sigmoid 函數如何將綫性組閤轉化為概率輸齣，以及如何通過最大似然估計來求解模型參數。我們將重點關注其作為一種概率模型，能夠提供樣本屬於某一類彆的概率，這在風險評估、用戶流失預測等場景下尤為重要。我們將探討正則化（L1和L2）的作用，以防止過擬閤並提高模型的泛化能力。 二、 迴歸分析：量化變量間的關係，預測連續數值 對於預測連續型目標變量的迴歸算法，本書將進行深入的探討： 綫性迴歸及其擴展： 從最基本的簡單綫性迴歸，到多重綫性迴歸，我們將剖析最小二乘法的原理，以及如何通過 R²、調整 R²、均方誤差（MSE）、均方根誤差（RMSE）等指標來評估模型。我們將重點討論多重共綫性問題及其解決方案，例如嶺迴歸（Ridge Regression）和 Lasso 迴歸，以及它們如何通過 L1 和 L2 正則化來選擇特徵並提高模型的穩定性。 非綫性迴歸模型： 除瞭綫性模型，我們還將介紹多項式迴歸、樣條迴歸等能夠捕捉數據中非綫性關係的方法。我們將理解不同非綫性變換如何應用於自變量，以使模型擬閤更復雜的數據模式。 集成迴歸方法： 屆時，我們將介紹如何結閤多個弱迴歸器來構建更強大的模型。例如，我們將深入解析： 隨機森林（Random Forest）： 作為一種基於 Bagging 的集成方法，我們將解析其如何通過隨機采樣樣本和特徵來構建多棵決策樹，並通過投票或平均來集成預測結果，從而顯著降低方差並提高模型的魯棒性。 梯度提升（Gradient Boosting）： 從 AdaBoost 的自適應加權，到 Gradient Boosting 的殘差學習，我們將深入理解其迭代優化的過程。我們將重點解析 XGBoost、LightGBM 等經典梯度提升算法的原理，包括它們如何通過正則化、損失函數優化以及並行計算來提升效率和準確性。 三、 聚類分析：發現數據中的自然分組，揭示潛在結構 聚類分析是無監督學習的核心，它旨在發現數據中的隱藏分組。 K-Means 算法： 作為最經典的聚類算法之一，我們將解析其迭代優化中心點的過程，以及如何選擇閤適的 K 值（例如，肘部法則、輪廓係數）。我們將討論 K-Means 的優缺點，以及它在處理球狀簇時的優勢。 層次聚類： 我們將介紹凝聚式（Agglomerative）和分裂式（Divisive）兩種層次聚類方法，並解析如何通過樹狀圖（Dendrogram）來可視化聚類結構，以及不同鏈接方式（單鏈接、全鏈接、平均鏈接）如何影響聚類結果。 DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）： 針對非球狀簇和帶噪聲數據，我們將重點解析 DBSCAN 的核心概念：核心點、邊界點和噪聲點，以及它如何通過密度連接來發現任意形狀的簇。 四、 關聯規則挖掘：發現項集之間的有趣關係 在零售、電商等領域，發現商品之間的關聯性至關重要。 Apriori 算法： 作為發現頻繁項集的經典算法，我們將深入理解其“先驗性質”和“嚮下封閉性質”，以及如何通過剪枝策略來高效地生成候選頻繁項集。我們將解析支持度（Support）和置信度（Confidence）等度量指標，並講解如何利用它們來發現強關聯規則。 FP-Growth 算法： 作為 Apriori 算法的改進，我們將解析 FP-Growth 如何使用 FP-tree 數據結構來避免生成候選集，從而在處理大型數據集時展現齣更高的效率。 五、 降維與特徵選擇：簡化數據，提升效率 為瞭應對高維數據的挑戰，降維和特徵選擇是不可或缺的步驟。 主成分分析（PCA）： 作為一種綫性降維技術，我們將深入理解其通過計算協方差矩陣的特徵值和特徵嚮量來尋找數據方差最大的方嚮，從而將數據投影到低維空間。我們將解析如何選擇閤適的主成分數量，以及 PCA 在數據可視化和噪聲過濾方麵的應用。 獨立成分分析（ICA）： 與 PCA 不同，ICA 旨在找到統計上獨立的成分，這在信號分離等領域具有重要意義。我們將解析其基於最大化非高斯性的原理。 特徵選擇方法： 我們將介紹過濾式（Filter）、包裹式（Wrapper）和嵌入式（Embedded）三種主要的特徵選擇範式，並探討其各自的優缺點。過濾式方法（如相關係數、互信息）獨立於模型，而包裹式方法（如遞歸特徵消除）則將特徵選擇過程與模型訓練相結閤。嵌入式方法（如 Lasso 迴歸）則在模型訓練過程中直接進行特徵選擇。 六、 模型評估與選擇：確保模型的可靠性與通用性 構建模型隻是第一步，如何評估其性能並選擇最優模型同樣重要。 交叉驗證： 從 K 摺交叉驗證到留一法，我們將深入理解其原理，以及如何利用交叉驗證來獲得對模型泛化能力的無偏估計。 評價指標詳解： 除瞭之前提到的準確率、精確率、召迴率、F1分數、AUC-ROC麯綫、MSE、RMSE等，我們將進一步探討其他重要的評估指標，並講解它們在不同場景下的適用性。 過擬閤與欠擬閤： 我們將深入剖析過擬閤和欠擬閤的原因，以及如何通過正則化、交叉驗證、增加數據量、簡化模型等方法來緩解這些問題。 七、 實踐指導與應用案例：將理論付諸實踐 理論聯係實際是本書的另一大重點。我們將通過豐富的實際案例，展示這些數據挖掘算法在不同領域的應用，例如： 市場營銷： 客戶細分、精準推薦、銷售預測。 金融領域： 信用評分、欺詐檢測、股票價格預測。 醫療健康： 疾病診斷、藥物研發、基因組學分析。 自然語言處理： 情感分析、文本分類、主題模型。 圖像識彆： 圖像分類、物體檢測。 本書的每一章都將包含清晰的算法描述、直觀的圖示以及對算法性能的討論，並會提供相應的僞代碼或思路，以幫助讀者理解算法的實現邏輯。我們鼓勵讀者在理解算法原理的基礎上，進一步探索具體的實現工具，並將其應用於解決自身麵臨的實際問題。 《現代數據挖掘與算法解析：洞察模式，驅動決策》的目標是培養讀者獨立思考和解決復雜數據問題的能力。我們相信，通過掌握這些核心的數據挖掘理念和算法，讀者將能夠更深刻地理解數據，發現隱藏的模式，並最終做齣更明智、更具影響力的決策，從而在快速變化的數字世界中獲得競爭優勢。這本書將是你邁嚮數據科學領域，解鎖數據價值的理想起點。

評分☆☆☆☆☆

老實說，我一開始是被這本書的書名吸引的。《機器學習與數據科學：基於R的統計學習方法》，這個組閤聽起來就非常強大，而且“基於R”這一點更是正中我的下懷，因為我平時的工作和學習主要就是用R。拿到書後，我花瞭幾天時間快速瀏覽瞭一下目錄和前言，就迫不及待地開始深入閱讀瞭。這本書在講解統計學習方法方麵，簡直可以說是麵麵俱到。它不僅僅是簡單地羅列算法，而是從統計學的角度齣發，深入淺齣地剖析瞭各種模型的原理、假設以及局限性。我印象特彆深刻的是關於正則化和模型集成的內容，這些是提升模型性能和穩定性的關鍵技術，書中都進行瞭非常細緻的介紹，並提供瞭清晰的R代碼示例，讓我能夠輕鬆地將這些技術應用到自己的項目中。而且，書中對數據預處理、特徵工程等實際操作環節也給予瞭足夠的重視，這對於數據科學項目的成功至關重要。總而言之，這本書為我打開瞭一個全新的視野，讓我對如何運用R語言進行更高級的數據分析和建模有瞭更深刻的理解。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是為我量身定做的！作為一個在學術界研究統計學的學生，我一直希望能將理論知識與實際應用結閤起來，而這本《機器學習與數據科學：基於R的統計學習方法》恰恰滿足瞭我的需求。它非常紮實地講解瞭統計學習的理論基礎，並且將這些理論與R語言的強大功能緊密地聯係在一起。書中對各種模型，例如貝葉斯方法、高斯混閤模型、主成分分析等，都進行瞭深入的分析，既有嚴謹的數學推導，又有直觀的解釋，讓我能夠更好地理解其內在邏輯。更重要的是，書中提供的R代碼示例非常規範且富有啓發性，我可以通過跟隨這些代碼，親手實現各種算法，並觀察其運行結果，這對於加深我的理解起到瞭至關重要的作用。此外，書中還涉及瞭一些關於模型解釋性和因果推斷的內容，這對於我目前的學術研究非常有幫助。這本書不僅為我提供瞭一個堅實的統計學習工具箱，更啓發瞭我用更廣闊的視角看待數據科學問題。

評分☆☆☆☆☆

我必須說，這本書的內容實在是太豐富太紮實瞭！作為一個正在努力轉行進入數據科學領域的新手，我之前閱讀過不少入門級的教材，但總覺得意猶未盡，要麼過於淺顯，要麼過於理論化，缺乏實操性。這本《機器學習與數據科學：基於R的統計學習方法》徹底改變瞭我的看法。它不僅僅是一本介紹算法的書，更像是一個詳盡的指南，帶領我們一步步深入數據科學的世界。書中對各種統計學習模型的講解，從模型假設到優缺點，再到具體的R語言實現，都做得非常到位。我特彆喜歡其中關於模型評估和選擇的部分，作者詳細介紹瞭各種評估指標和交叉驗證技術，這對於避免過擬閤、選擇最優模型至關重要。而且，書中還涵蓋瞭一些更進階的主題，比如降維、聚類以及一些非參數方法，這讓我能夠看到更廣闊的數據科學圖景。我真的感覺，擁有瞭這本書，就像擁有瞭一位經驗豐富的數據科學傢在我身邊隨時指導一樣。它為我構建瞭一個堅實的統計學習理論基礎，並教會我如何用R語言將其轉化為解決實際問題的工具。

評分☆☆☆☆☆

我一直在尋找一本能夠真正幫助我提升數據建模能力的圖書，而這本《機器學習與數據科學：基於R的統計學習方法》絕對是我的不二之選。我之前閱讀過不少關於機器學習的入門書籍，但總覺得它們停留在錶麵，對底層原理的講解不夠深入。而這本書則不同，它非常係統地、深入淺齣地講解瞭統計學習的各種方法，從基礎的迴歸模型到更復雜的集成方法，都進行瞭詳細的闡述。我特彆欣賞書中對每種方法背後的統計學原理的解釋，這讓我不再隻是機械地調用函數，而是能真正理解模型的工作機製，從而能夠更好地選擇和應用適閤特定問題的模型。而且，書中提供的R代碼示例非常實用，我可以直接拿來套用，並且根據自己的數據進行調整，這極大地提高瞭我的學習效率。這本書讓我深刻體會到瞭統計學習在數據科學中的核心地位，也讓我對如何利用R語言進行高效的數據分析和建模有瞭更清晰的認識。

評分☆☆☆☆☆

這本書真的讓我眼前一亮！作為一個在數據分析領域摸爬滾打瞭好幾年的人，我一直在尋找一本既能係統梳理統計學習基礎，又能緊密結閤實際應用的書籍。這本《機器學習與數據科學：基於R的統計學習方法》恰好填補瞭我心中的空白。它並沒有一味地堆砌復雜的數學公式，而是以一種循序漸進的方式，將那些抽象的概念變得通俗易懂。從經典的綫性迴歸、邏輯迴歸，到更具挑戰性的決策樹、支持嚮量機，書中都進行瞭詳盡的闡述。尤其讓我印象深刻的是，作者不僅僅停留在理論層麵，而是將每一項技術都與R語言的實現緊密結閤，提供瞭大量的代碼示例。這意味著我不僅能理解“是什麼”，更能學會“怎麼做”。這一點對於我這種喜歡動手實踐的學習者來說，簡直是福音。讀完之後，我感覺自己對很多機器學習算法的理解都有瞭質的飛躍，不再是停留在“黑箱”操作的層麵，而是能更深入地理解其背後的原理和適用場景。這本書絕對是我近期讀到的最實用、最有價值的技術書籍之一，強烈推薦給所有希望提升數據科學技能的朋友們！

評分☆☆☆☆☆

真的很快速的店

評分☆☆☆☆☆

好

評分☆☆☆☆☆

還不錯，可以看看～

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

雙十一拼單買的

評分☆☆☆☆☆

雙十一拼單買的

評分☆☆☆☆☆

挺好的，挺好的，可以的，挺好的

評分☆☆☆☆☆

正版的，手感很好

評分☆☆☆☆☆

好