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[美] Brett Lantz 著，李洪成，许金炜，李舰 译

图书标签:

• 机器学习
• R语言
• 数据分析
• 统计学习
• 数据挖掘
• 算法
• 编程
• 人工智能
• 模型
• 应用

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111491576

版次：1

商品编码：11673931

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 数据科学与工程技术丛书

开本：16开

出版时间：2015-04-01

用纸：胶版纸

页数：259

产品特色

内容简介

　　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

推荐序
译者序
前言
致谢
关于技术评审人
第1章　机器学习简介 1
1.1　机器学习的起源 2
1.2　机器学习的使用与滥用 3
1.3　机器如何学习 5
1.3.1　抽象化和知识表达 6
1.3.2　一般化 7
1.3.3　评估学习的成功性 9
1.4　将机器学习应用于数据中的步骤 9
1.5　选择机器学习算法 10
1.5.1　考虑输入的数据 10
1.5.2　考虑机器学习算法的类型 11
1.5.3　为数据匹配合适的算法 13
1.6　使用R进行机器学习 13
1.7　总结 17
第2章　数据的管理和理解 18
2.1　R数据结构 18
2.2　向量 19
2.3　因子 20
2.3.1　列表 21
2.3.2　数据框 22
2.3.3　矩阵和数组 24
2.4　用R管理数据 25
2.4.1　保存和加载R数据结构 25
2.4.2　用CSV文件导入和保存数据 26
2.4.3　从SQL数据库导入数据 27
2.5　探索和理解数据 28
2.5.1　探索数据的结构 29
2.5.2　探索数值型变量 29
2.5.3　探索分类变量 37
2.5.4　探索变量之间的关系 39
2.6　总结 42
第3章　懒惰学习——使用近邻分类 44
3.1　理解使用近邻进行分类 45
3.1.1　kNN算法 45
3.1.2　为什么kNN算法是懒惰的 51
3.2　用kNN算法诊断乳腺癌 51
3.2.1　第1步——收集数据 51
3.2.2　第2步——探索和准备数据 52
3.2.3　第3步——基于数据训练模型 55
3.2.4　第4步——评估模型的性能 57
3.2.5　第5步——提高模型的性能 58
3.3　总结 60
第4章　概率学习——朴素贝叶斯分类 61
4.1　理解朴素贝叶斯 61
4.1.1　贝叶斯方法的基本概念 62
4.1.2　朴素贝叶斯算法 65
4.2　例子——基于贝叶斯算法的手机垃圾短信过滤 70
4.2.1　第1步——收集数据 70
4.2.2　第2步——探索和准备数据 71
4.2.3　数据准备——处理和分析文本数据 72
4.2.4　第3步——基于数据训练模型 78
4.2.5　第4步——评估模型的性能 79
4.2.6　第5步——提升模型的性能 80
4.3　总结 81
第5章　分而治之——应用决策树和规则进行分类 82
5.1　理解决策树 82
5.1.1　分而治之 83
5.1.2　C5.0决策树算法 86
5.2　例子——使用C5.0决策树识别高风险银行贷款 89
5.2.1　第1步——收集数据 89
5.2.2　第2步——探索和准备数据 89
5.2.3　第3步——基于数据训练模型 92
5.2.4　第4步——评估模型的性能 95
5.2.5　第5步——提高模型的性能 95
5.3　理解分类规则 98
5.3.1　独立而治之 99
5.3.2　单规则（1R）算法 101
5.3.3　RIPPER算法 103
5.3.4　来自决策树的规则 105
5.4　例子——应用规则学习识别有毒的蘑菇 105
5.4.1　第1步——收集数据 106
5.4.2　第2步——探索和准备数据 106
5.4.3　第3步——基于数据训练模型 107
5.4.4　第4步——评估模型的性能 109
5.4.5　第5步——提高模型的性能 109
5.5　总结 111
第6章　预测数值型数据——回归方法 113
6.1　理解回归 113
6.1.1　简单线性回归 115
6.1.2　普通最小二乘估计 117
6.1.3　相关系数 118
6.1.4　多元线性回归 120
6.2　例子——应用线性回归预测医疗费用 122
6.2.1　第1步——收集数据 122
6.2.2　第2步——探索和准备数据 123
6.2.3　第3步——基于数据训练模型 127
6.2.4　第4步——评估模型的性能 129
6.2.5　第5步——提高模型的性能 130
6.3　理解回归树和模型树 133
6.4　例子——用回归树和模型树估计葡萄酒的质量 135
6.4.1　第1步——收集数据 135
6.4.2　第2步——探索和准备数据 136
6.4.3　第3步——基于数据训练模型 137
6.4.4　第4步——评估模型的性能 140
6.4.5　第5步——提高模型的性能 142
6.5　总结 144
第7章　黑箱方法——神经网络和支持向量机 146
7.1　理解神经网络 146
7.1.1　从生物神经元到人工神经元 148
7.1.2　激活函数 148
7.1.3　网络拓扑 151
7.1.4　用后向传播训练神经网络 153
7.2　用人工神经网络对混凝土的强度进行建模 154
7.2.1　第1步——收集数据 154
7.2.2　第2步——探索和准备数据 155
7.2.3　第3步——基于数据训练模型 156
7.2.4　第4步——评估模型的性能 158
7.2.5　第5步——提高模型的性能 159
7.3　理解支持向量机 160
7.3.1　用超平面分类 161
7.3.2　寻找最大间隔 161
7.3.3　对非线性空间使用核函数 164
7.4　用支持向量机进行光学字符识别 165
7.4.1　第1步——收集数据 166
7.4.2　第2步——探索和准备数据 166
7.4.3　第3步——基于数据训练模型 167
7.4.4　第4步——评估模型的性能 169
7.4.5　第5步——提高模型的性能 170
7.5　总结 171
第8章　探寻模式——基于关联规则的购物篮分析 172
8.1　理解关联规则 172
8.2　例子——用关联规则确定经常一起购买的食品杂货 176
8.2.1　第1步——收集数据 176
8.2.2　第2步——探索和准备数据 177
8.2.3　第3步——基于数据训练模型 183
8.2.4　第4步——评估模型的性能 184
8.2.5　第5步——提高模型的性能 187
8.3　总结 189
第9章　寻找数据的分组——k均值聚类 191
9.1　理解聚类 191
9.1.1　聚类——一种机器学习任务 192
9.1.2　k均值聚类算法 193
9.1.3　用k均值聚类探寻青少年市场细分 198
9.1.4　第1步——收集数据 198
9.1.5　第2步——探索和准备数据 199
9.1.6　第3步——基于数据训练模型 202
9.1.7　第4步——评估模型的性能 204
9.1.8　第5步——提高模型的性能 206
9.2　总结 207
第10章　模型性能的评价 208
10.1　度量分类方法的性能 208
10.1.1　在R中处理分类预测数据 209
10.1.2　深入探讨混淆矩阵 211
10.1.3　使用混淆矩阵度量性能 212
10.1.4　准确度之外的其他性能评价指标 214
10.1.5　性能权衡的可视化 221
10.2　评估未来的性能 224
10.2.1　保持法 225
10.2.2　交叉验证 226
10.2.3　自助法抽样 229
10.3　总结 229
第11章　提高模型的性能 231
11.1　调整多个模型来提高性能 231
11.2　使用元学习来提高模型的性能 239
11.2.1　理解集成学习 239
11.2.2　bagging 241
11.2.3　boosting 243
11.2.4　随机森林 244
11.3　总结 248
第12章　其他机器学习主题 249
12.1　分析专用数据 250
12.1.1　用RCurl添加包从网上获取数据 250
12.1.2　用XML添加包读/写XML格式数据 250
12.1.3　用rjson添加包读/写JSON 251
12.1.4　用xlsx添加包读/写Microsoft Excel电子表格 251
12.1.5　生物信息学数据 251
12.1.6　社交网络数据和图数据 252
12.2　提高R语言的性能 252
12.2.1　处理非常大的数据集 253
12.2.2　使用并行处理来加快学习过程 254
12.2.3　GPU计算 257
12.2.4　部署最优的学习算法 257
12.3　总结 258

前言/序言

　　机器学习的核心是将信息转化为可行动智能的算法。这一事实使得机器学习非常适合于当今的大数据时代。如果没有机器学习，要跟上海量信息数据流的步伐几乎是不可能的。　　鉴于R不断增长的地位（R是一个跨平台、零成本的统计编程环境），现在是开始使用机器学习的最好时代。R提供了一套功能强大且易于学习的工具，这些工具可以帮助你发现数据背后隐藏的信息。　　本书通过将实际案例与核心理论知识相结合，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。　　本书内容　　第1章介绍了用来定义和区分机器学习算法的术语和概念，并给出将学习任务与适当算法相匹配的方法。　　第2章提供了一个在R中自己实际动手操作数据的机会，并讨论了基本的数据结构以及用于加载、探索和理解数据的程序。　　第3章教你如何理解并将一个简单且功能强大的学习算法应用于你的第一个学习任务：识别乳腺癌。　　第4章揭示了用于先进的垃圾邮件过滤系统中的概率的基本概念，并且在你自己建立垃圾邮件过滤器的过程中，你将学习文本挖掘的基本知识。　　第5章探索几种预测精度高且容易解释的学习算法。我们将把这几种算法应用于对透明度要求很高的学习任务中。　　第6章介绍用于数值预测的机器学习算法。由于这些技术在很大程度上来源于统计学领域，所以你还将学习理解数值之间关系的必要分析指标。　　第7章介绍两个极其复杂但功能强大的机器学习算法。尽管其中的数学理论可能会让人望而生畏，但是我们将以简单的术语，通过例子来说明这些方法的内部运作原理。　　第8章揭示许多零售商所使用的推荐系统的算法。如果你曾经想知道零售商如何比你自己更了解你的购物习惯，该章将揭示他们的秘密。　　第9章介绍k均值聚类，该算法用于找出相关个体的聚类。我们将使用该算法来确定一个基于网络的社区特征的分区。　　第10章提供度量机器学习项目是否成功的信息，并给出了机器学习算法在未来数据上性能的一个可靠的估计。　　第11章揭示了在机器学习竞赛中排名最靠前的团队所采用的方法。如果你具有竞争意识，或者仅仅想获取数据中尽可能多的信息，那么你需要将这些技术添加到你的知识库中。　　第12章讨论机器学习的前沿主题。从使用大数据到如何使R运行速度更快，这些主题将会帮助你拓展使用R进行数据挖掘的界限。　　学习本书的准备知识　　本书的例子是基于微软的Windows系统和Mac OS X系统的R 2.15.3进行编写和测试的，不过对于任意最新的R版本，这些例子基本上都能运行。　　本书适用对象　　本书适合于任何希望使用数据来采取行动的人。或许你已经对机器学习有些了解，但从来没有使用过R；或许你已经对于R有些了解，但机器学习对你来说是全新的知识。无论何种情况，本书将让你快速上手。稍微了解一些基本的数学知识和编程概念将是有帮助的，但是这些先验知识并不是必需的，你需要具有的就是好奇心。

《数据科学的基石：深入理解统计建模与预测分析》 简介 在当今信息爆炸的时代，数据已成为驱动决策、推动创新和社会进步的核心要素。然而，数据的价值并非唾手可得，它需要经过精心的收集、严谨的处理、深刻的洞察和有效的应用。《数据科学的基石：深入理解统计建模与预测分析》一书，正是为了引领读者踏上这条探寻数据深层奥秘的征程而精心编撰。本书并非仅仅罗列枯燥的理论或提供易于遗忘的技巧，而是致力于构建一套坚实的统计思维框架，教会读者如何从纷繁复杂的数据中提炼有价值的信息，并将其转化为可指导行动的预测与洞察。 本书旨在为那些渴望掌握数据分析精髓，却又被海量技术术语和复杂算法所困扰的读者提供一条清晰的学习路径。我们相信，理解数据分析的底层逻辑，掌握核心的统计概念，比仅仅学会使用某个特定的工具或算法更为重要。因为，真正的预测分析能力，源于对数据背后规律的深刻认知，以及运用统计学原理来构建模型、评估模型、并最终应用于实际问题的能力。 本书内容梗概 本书共分为几个主要部分，每一部分都围绕着“从数据到洞察”的核心流程展开，并由浅入深地引导读者建立起完整的统计建模与预测分析知识体系。 第一部分：数据探索与预处理——认识你的数据 在进行任何复杂的分析之前，充分了解和准备你的数据是必不可少的第一步。本部分将带领读者深入探讨数据预处理的各个环节，这是任何数据科学项目成功的基石。 数据来源与类型： 我们将首先讨论数据的不同来源（如数据库、API、网页抓取、传感器数据等）以及数据的基本类型（如数值型、类别型、文本型、时间序列型等）。理解数据的本质是后续分析的基础。 数据清洗： 真实世界的数据往往充斥着错误、缺失值和异常值。本部分将系统介绍如何识别和处理这些问题，包括： 缺失值处理： 探讨多种策略，如删除、均值/中位数/众数填充、回归填充、插值法等，并分析不同方法的适用场景和优缺点。 异常值检测与处理： 介绍箱线图、Z-score、IQR 等方法识别异常值，并讨论如何判断异常值是否需要移除或修正。 数据一致性检查： 确保数据格式统一，单位一致，避免因格式问题导致的分析错误。 探索性数据分析（EDA）： EDA是理解数据特征、发现模式、检验假设的关键步骤。我们将重点介绍： 描述性统计： 学习计算均值、中位数、标准差、方差、分位数等基本统计量，全面描绘数据的中心趋势、离散程度和分布形状。 数据可视化： 深入讲解各种图表的绘制技巧，如直方图、散点图、箱线图、条形图、热力图等，以及如何通过可视化发现变量间的关系、识别潜在的模式和异常。 相关性分析： 理解变量之间的相关性，学习计算皮尔逊相关系数、斯皮尔曼秩相关系数，并解读相关性矩阵。 特征工程： 将原始数据转化为更有利于模型学习的特征是提升模型性能的关键。本部分将探讨： 特征选择： 介绍过滤法、包裹法和嵌入法等特征选择技术，以及如何根据统计指标和模型表现来选择最重要的特征。 特征提取： 学习主成分分析（PCA）、因子分析等降维技术，以及如何处理高维数据。 特征构建： 介绍如何通过组合、转换、编码等方法创建新的、更有意义的特征，如多项式特征、交互特征、时间特征等。 第二部分：核心统计建模——揭示数据中的规律 在充分理解和准备好数据后，我们将进入核心的统计建模阶段，学习如何利用统计理论来描述和解释数据中的关系，并为预测奠定基础。 概率论基础回顾： 简要回顾概率论的基本概念，如概率分布（二项分布、泊松分布、正态分布等）、期望、方差等，为理解统计模型提供理论支撑。 假设检验： 学习如何利用统计方法来检验关于数据的假设。我们将介绍： 基本概念： 零假设、备择假设、P值、显著性水平（α）。 常见检验方法： t检验、卡方检验、F检验等，以及它们的应用场景。 单样本、双样本及配对样本检验： 掌握不同场景下的假设检验流程。 回归分析——量化变量间的关系： 回归分析是预测分析中最基本也最强大的工具之一，用于理解一个或多个自变量如何影响因变量。 简单线性回归： 详细讲解最小二乘法原理，如何建立回归方程，解释回归系数的含义，以及如何进行模型诊断（残差分析、R平方等）。 多元线性回归： 扩展到多个自变量的情况，讨论多重共线性问题及其处理方法，以及模型拟合优度。 模型评估与选择： 介绍 Adjusted R-squared, AIC, BIC 等模型选择指标，以及如何基于统计显著性和模型性能来选择最佳模型。 回归模型的假设与检查： 确保模型满足线性、独立性、同方差性和正态性假设。 分类模型基础——区分不同类别： 当我们的目标是预测一个离散的类别时，需要用到分类模型。 逻辑回归： 详细介绍逻辑回归的原理，如何将连续的输出映射到概率，以及如何解释模型参数。 模型评估指标： 学习准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数、ROC曲线和AUC值等，全面评估分类模型的性能。 混淆矩阵： 理解混淆矩阵的构成及其在评估分类结果中的作用。 第三部分：预测分析的高级技术——构建更精准的预测模型 在掌握了基本的统计建模方法后，本部分将深入探讨更高级的预测分析技术，以应对更复杂的数据和更具挑战性的预测任务。 时间序列分析——预测未来的趋势： 针对具有时间顺序的数据，本部分将介绍分析和预测时间序列的方法。 时间序列的构成： 趋势、季节性、周期性和随机性。 平稳性概念： 理解和检验时间序列的平稳性。 自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）和ARIMA模型： 深入讲解这些经典的时间序列模型，包括模型的建立、参数估计和模型诊断。 指数平滑法： 介绍不同类型的指数平滑法，如简单指数平滑、霍尔特线性趋势模型、霍尔特-温特斯季节性模型。 时间序列分解： 学习如何分解时间序列以识别其组成部分。 模型评估与选择——找到最优的预测器： 并非所有的模型都适用于所有问题，选择最合适的模型至关重要。 交叉验证（Cross-validation）： 详细介绍K折交叉验证等技术，以获得对模型泛化能力的可靠估计，避免过拟合。 过拟合与欠拟合： 理解这两种常见问题，以及如何通过正则化、调整模型复杂度等方式来解决。 模型性能度量： 进一步深入讨论回归和分类模型的各种评估指标，并强调选择指标时需要考虑的业务场景。 模型比较与选择原则： 建立一套系统性的模型选择流程，结合统计性能、业务目标和计算成本。 数据挖掘中的经典算法（原理与应用）： 介绍一些在数据挖掘和预测分析中广泛应用的算法，重点在于理解其统计学原理和适用场景。 决策树（Decision Trees）： 讲解决策树的构建过程（如ID3, C4.5, CART算法），如何进行剪枝，以及其在分类和回归任务中的应用。 集成学习（Ensemble Learning）： Bagging（如随机森林）： 介绍集成学习的思想，随机森林如何通过并行集成提高稳定性和准确性。 Boosting（如AdaBoost, Gradient Boosting）： 讲解 Boosting 如何通过串行集成逐步改进模型性能。 聚类分析（Clustering）： K-Means算法： 介绍K-Means的原理、步骤和应用场景，以及如何选择K值。 层次聚类（Hierarchical Clustering）： 讲解凝聚型和分裂型层次聚类。 关联规则挖掘（Association Rule Mining）： 介绍Apriori算法，如“啤酒与尿布”的故事，以及如何在市场篮子分析等场景中应用。 第四部分：模型的部署与解读——让数据驱动行动 建立了一个优秀的模型，仅仅是完成了分析过程的一部分。如何将模型有效地部署到实际业务中，并从模型中提取有价值的业务洞察，是最终实现数据价值的关键。 模型的可解释性： 强调理解模型“为什么”做出某个预测的重要性，特别是在金融、医疗等领域。 线性模型的系数解释： 如何从回归系数中洞察变量的影响方向和强度。 特征重要性： 如何理解决策树、随机森林等模型中特征的重要性排序。 SHAP值和LIME： 介绍这些模型无关的解释方法，帮助理解复杂模型的预测。 模型性能监控与维护： 现实世界的数据分布会随时间变化，模型性能也可能随之下降。 概念漂移（Concept Drift）： 理解模型在新的数据上表现不佳的原因。 模型更新与再训练策略： 讨论何时需要重新训练模型，以及如何选择合适的更新频率。 将模型集成到业务流程： 预测结果的应用： 讨论如何将预测结果转化为具体的业务行动，如个性化推荐、风险评估、资源优化等。 A/B测试： 如何通过A/B测试来验证模型在实际业务中的有效性。 本书特色 强调统计思维： 本书不仅仅关注“如何做”，更注重“为什么这么做”。我们致力于培养读者对统计学原理的深刻理解，使其能够灵活运用所学知识解决实际问题。 循序渐进的结构： 内容设计由易到难，从数据基础到高级模型，逐步引导读者建立起完整的知识体系。 理论与实践相结合： 每一章节都配有理论阐述和概念讲解，并通过实际案例（虽然此处没有具体案例，但强调了案例的重要性）帮助读者理解抽象的统计概念。 聚焦核心概念： 避免了对特定编程语言或工具的过度依赖，而是聚焦于数据科学和预测分析中最通用、最核心的统计学和数学原理。 面向问题解决： 强调如何将统计建模和预测分析应用于解决现实世界中的业务问题，帮助读者成为一个能够创造实际价值的数据分析师。 目标读者 本书适合以下人群： 对数据科学和预测分析感兴趣，希望系统学习统计建模基础的初学者。 已经掌握一些编程技能，但缺乏扎实的统计学理论基础的数据分析从业者。 需要将统计学原理应用于实际业务场景的决策者和管理者。 在校学生，需要深入理解统计学在数据分析中的应用。 《数据科学的基石：深入理解统计建模与预测分析》将成为您在数据驱动时代探索未知、把握机遇的得力助手。它将赋予您驾驭数据的能力，让您能够从数据中挖掘出有价值的洞察，并将其转化为精准的预测，最终引领您的决策走向成功。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书，我当时是抱着一种又期待又有点忐忑的心情。期待是因为“机器学习”这个词本身就充满了魔力，感觉打开了通往智能世界的大门；忐忑是因为我知道这个领域绝非泛泛之辈，门槛不低，尤其是对于我这种对编程和统计学基础不算特别扎实的人来说。不过，翻开目录，看到那些熟悉的章节名，什么“数据预处理”、“特征工程”、“模型评估”，还有各种经典的算法，比如“决策树”、“支持向量机”、“神经网络”，心里还是暗暗松了一口气，感觉内容覆盖的广度还是挺让人满意的，至少把我想了解的那些基本概念和常用工具都囊括了进去。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉非常严谨。作者在讲解每一个模型的时候，不仅仅是给出算法的流程，还会深入探讨模型的原理，以及它的优缺点和适用场景。我印象最深的是在讲到“过拟合”和“欠拟合”的时候，作者花了相当大的篇幅来解释这两个概念的产生原因，以及如何通过正则化、交叉验证等方法来避免。这种深入的剖析，让我不再是简单地“套用”某个算法，而是能够根据数据的特点和问题的需求，选择最合适的模型，并对其进行调优，这对于我日后的实际工作非常有帮助。

评分☆☆☆☆☆

在阅读过程中，我逐渐发现，这本书不仅仅是教授算法，更重要的是在传授一种解决问题的思维方式。它引导我如何从一个实际问题出发，思考需要收集哪些数据，如何对数据进行清洗和预处理，如何选择合适的特征，然后选择哪种机器学习模型来解决问题，最后如何评估模型的性能。这种从宏观到微观的思考路径，让我觉得学习机器学习不再是零散的知识点堆砌，而是一个有条理、有逻辑的过程。尤其是在案例分析部分，作者展示了如何将机器学习技术应用于实际业务场景，这让我看到了理论与实践结合的巨大潜力。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，学习一项新技术，光看理论是远远不够的，更重要的是实践。这本书在这方面给我留下了深刻的印象。它没有空泛地讲解概念，而是通过大量的代码示例，一步一步地演示如何将理论转化为实际应用。我特别喜欢它在讲解每一个算法的时候，都会给出相应的R语言实现，并且会详细解释代码的每一部分。这对于我这种“代码小白”来说，简直是救星。我经常会一边看书，一边在自己的电脑上跟着敲代码，然后尝试修改参数，观察结果的变化。这种亲手实践的过程，让我对算法的理解更加深入，也培养了我解决实际问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，一本好的技术书籍，应该能够激发读者的好奇心，并鼓励他们去探索更广阔的领域。这本书在这方面做得非常出色。在介绍了基础的机器学习算法之后，作者并没有止步于此，而是对一些更高级的主题，比如深度学习、自然语言处理等进行了简要的介绍，并给出了进一步学习的方向和参考资源。这让我明白，机器学习是一个不断发展和演进的领域，我还有很多需要学习的地方。这种开放式的结尾，让我对接下来的学习充满了期待，也让我看到了自己在这个领域不断成长的可能性。

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为十一期间快递小哥辛勤奋战道一声辛苦！点赞！

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包装很好，很喜欢

评分☆☆☆☆☆

影响学习系统设计的最重要的因素是环境向系统提供的信息。或者更具体地说是信息的质量。知识库里存放的是指导执行部分动作的一般原则，但环境向学习系统提供的信息却是各种各样的。如果信息的质量比较高，与一般原则的差别比较小，则学习部分比较容易处理。如果向学习系统提供的是杂乱无章的指导执行具体动作的具体信息，则学习系统需要在获得足够数据之后，删除不必要的细节，进行总结推广，形成指导动作的一般原则，放入知识库，这样学习部分的任务就比较繁重，设计起来也较为困难。

评分☆☆☆☆☆

讲的比较清楚，按着例子操作一下就掌握差不多了，京东物流果然快

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

还行，学点基础～

评分☆☆☆☆☆

还可以，要好好学习。

评分☆☆☆☆☆

还没来得及看，好评，参加活动价格也很低了。