R语言实战――机器学习与数据分析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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左飞 著

图书标签:

• R语言
• 机器学习
• 数据分析
• 统计学习
• 数据挖掘
• 实战
• 案例
• 算法
• 建模
• 数据科学

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121286698

版次：1

商品编码：11950932

品牌：Broadview

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-05-01

用纸：胶版纸

页数：392

字数：560000

正文语种：中文

产品特色

编辑推荐

适读人群 ：本书非常适合大专院校相关专业师生自学研究之用，亦可作为数据分析和数据挖掘相关领域从业人员的参考指导用书。

整合R语言深藏不漏的强大威力，决胜数据分析之巅

且听我将统计学之精髓娓娓道来，助你砥砺大数据时代的掘金技法

探寻数据挖掘之术，拨开机器学习迷雾，点破公式背后的层层玄机

内容简介

经典统计理论和机器学习方法为数据挖掘提供了必要的分析技术。本书系统地介绍统计分析和机器学习领域中*为重要和流行的多种技术及其基本原理，在详解有关算法的基础上，结合大量R语言实例演示了这些理论在实践中的使用方法。具体内容被分成三个部分，即R语言编程基础、基于统计的数据分析方法以及机器学习理论。统计分析与机器学习部分又具体介绍了参数估计、假设检验、极大似然估计、非参数检验方法（包括列联分析、符号检验、符号秩检验等）、方差分析、线性回归（包括岭回归和Lasso方法）、逻辑回归、支持向量机、聚类分析（包括K均值算法和EM算法）和人工神经网络等内容。同时，统计理论的介绍也为深化读者对于后续机器学习部分的理解提供了很大助益。知识结构和阅读进度的安排上既兼顾了循序渐进的学习规律，亦统筹考虑了夯实基础的必要性。本书内容与实际应用结合紧密，又力求突出深入浅出、系统翔实之特色，对算法原理的解释更是细致入微。

作者简介

左飞，服务于中国规模较大的移动通信运营商，业余时间他撰写了多部计算机方面的著作，并译有《编码》、《提高C++性能的编程技术》等经典名著。

目录

第1章 初识R语言 1
1．1 R语言简介 1
1．2 安装与运行 3
1．3 开始使用R 5
1．4 包的使用 7
1．5 使用帮助 8
第2章 探索R数据 10
2．1 向量的创建 10
2．2 向量的运算 13
2．3 向量的筛选 15
2．4 矩阵的创建 17
2．5 矩阵的使用 20
2．5．1 矩阵的代数运算 20
2．5．2 修改矩阵的行列 22
2．5．3 对行列调用函数 23
2．6 矩阵的筛选 25
第3章 编写R程序 28
3．1 流程的控制 28
3．1．1 条件选择结构的概念 28
3．1．2 条件选择结构的语法 29
3．1．3 循环结构的基本概念 30
3．1．4 循环结构的基本语法 31
3．2 算术与逻辑 33
3．3 使用函数 34
3．3．1 函数式语言 34
3．3．2 默认参数值 35
3．3．3 自定义函数 36
3．3．4 递归的实现 38
3．4 编写代码 40
第4章 概率统计基础 42
4．1 概率论的基本概念 42
4．2 随机变量数字特征 45
4．2．1 期望 45
4．2．2 方差 46
4．3 基本概率分布模型 48
4．3．1 离散概率分布 48
4．3．2 连续概率分布 52
4．3．3 使用内嵌分布 55
4．4 大数定理及其意义 59
4．5 中央极限定理 62
4．6 随机采样分布 65
第5章 实用统计图形 71
5．1 饼状图 71
5．2 直方图 74
5．3 核密图 78
5．4 箱线图 81
5．4．1 箱线图与分位数 81
5．4．2 使用并列箱线图 84
5．5 条形图 87
5．5．1 基本条形图及调整 87
5．5．2 堆砌与分组条形图 88
5．6 分位数与QQ图 91
第6章 数据输入/输出 99
6．1 数据的载入 99
6．1．1 基本的数据导入方法 99
6．1．2 处理其他软件的格式 103
6．1．3 读取来自网页的数据 104
6．1．4 从数据库中读取数据 106
6．2 数据的保存 108
6．3 数据预处理 109
6．3．1 常用数学函数 110
6．3．2 修改数据标签 113
6．3．3 缺失值的处理 114
第7章 高级数据结构 118
7．1 列表 118
7．1．1 列表的创建 118
7．1．2 列表元素的访问 120
7．1．3 增删列表元素 121
7．1．4 拼接列表 123
7．1．5 列表转化为向量 123
7．1．6 列表上的运算 124
7．1．7 列表的递归 125
7．2 数据框 126
7．2．1 数据框的创建 126
7．2．2 数据框元素的访问 128
7．2．3 提取子数据框 129
7．2．4 数据框行列的添加 130
7．2．5 数据框的合并 132
7．2．6 数据框的其他操作 134
7．3 因子 135
7．3．1 因子的创建 136
7．3．2 因子中插入水平 137
7．3．3 因子和常用函数 138
7．4 表 140
7．4．1 表的创建 141
7．4．2 表中元素的访问 143
7．4．3 表中变量的边际值 143
第8章 统计推断 146
8．1 参数估计 146
8．1．1 参数估计的基本原理 146
8．1．2 单总体参数区间估计 149
8．1．3 双总体均值差的估计 155
8．1．4 双总体比例差的估计 161
8．2 假设检验 162
8．2．1 基本概念 162
8．2．2 两类错误 166
8．2．3 均值检验 167
8．3 极大似然估计 172
8．3．1 极大似然法的基本原理 172
8．3．2 求极大似然估计的方法 174
8．3．3 极大似然估计应用举例 176
第9章 非参数检验方法 181
9．1 列联分析 181
9．1．1 类别数据与列联表 181
9．1．2 皮尔逊（Pearson）的卡方检验 182
9．1．3 列联分析应用条件 186
9．1．4 费希尔（Fisher）的确切检验 188
9．2 符号检验 190
9．3 威尔科克森（Wilcoxon）符号秩检验 195
9．4 威尔科克森（Wilcoxon）的秩和检验 199
9．5 克鲁斯卡尔-沃利斯（Kruskal-Wallis）检验 204
第10章 一元线性回归 208
10．1 回归分析的性质 208
10．2 回归的基本概念 210
10．2．1 总体的回归函数 210
10．2．2 随机干扰的意义 211
10．2．3 样本的回归函数 213
10．3 回归模型的估计 214
10．3．1 普通最小二乘法原理 214
10．3．2 一元线性回归的应用 216
10．3．3 经典模型的基本假定 218
10．3．4 总体方差的无偏估计 222
10．3．5 估计参数的概率分布 225
10．4 正态条件下的模型检验 227
10．4．1 拟合优度的检验 227
10．4．2 整体性假定检验 231
10．4．3 单个参数的检验 233
10．5 一元线性回归模型预测 234
10．5．1 点预测 234
10．5．2 区间预测 235
第11章 线性回归进阶 239
11．1 多元线性回归模型 239
11．2 多元回归模型估计 241
11．2．1 最小二乘估计量 241
11．2．2 多元回归的实例 242
11．2．3 总体参数估计量 245
11．3 多元回归模型检验 247
11．3．1 线性回归的显著性 247
11．3．2 回归系数的显著性 249
11．4 多元线性回归模型预测 250
11．5 其他回归模型函数形式 253
11．5．1 双对数模型以及生产函数 253
11．5．2 倒数模型与菲利普斯曲线 255
11．5．3 多项式回归模型及其分析 258
11．6 回归模型的评估与选择 260
11．6．1 嵌套模型选择 261
11．6．2 赤池信息准则 262
11．6．3 逐步回归方法 265
11．7 现代回归方法的新进展 269
11．7．1 多重共线性 269
11．7．2 岭回归 270
11．7．3 从岭回归到Lasso 271
第12章 方差分析方法 275
12．1 方差分析的基本概念 275
12．2 单因素方差分析方法 278
12．2．1 基本原理 278
12．2．2 分析步骤 279
12．2．3 强度测量 280
12．3 双因素方差分析方法 281
12．3．1 无交互作用的分析 281
12．3．2 有交互作用的分析 286
12．4 多重比较 289
12．4．1 多重t检验 290
12．4．2 "Dunnett" 检验 291
12．4．3 "Tukey" 的"HSD" 检验 294
12．4．4 "Newman" -"Keuls" 检验 298
12．5 方差齐性的检验方法 301
12．5．1 "Bartlett" 检验法 301
12．5．2 "Levene" 检验法 303
第13章 聚类分析 307
13．1 聚类的概念 307
13．2 K均值算法 308
13．2．1 距离度量 309
13．2．2 算法描述 310
13．2．3 应用实例 312
13．3 最大期望算法 314
13．3．1 算法原理 314
13．3．2 收敛探讨 319
13．4 高斯混合模型 320
13．4．1 模型推导 320
13．4．2 应用实例 323
第14章 支持向量机 326
14．1 从逻辑回归到线性分类 326
14．2 线性可分的支持向量机 330
14．2．1 函数距离与几何距离 330
14．2．2 最大间隔分类器 332
14．2．3 拉格朗日乘数法 334
14．2．4 对偶问题的求解 339
14．3 松弛因子与软间隔模型 343
14．4 非线性支持向量机方法 345
14．4．1 从更高维度上分类 345
14．4．2 非线性核函数方法 347
14．4．3 默瑟定理与核函数 350
14．5 对数据进行分类的实践 350
14．5．1 基本建模函数 351
14．5．2 分析建模结果 355

第15章 人工神经网络 358
15．1 从感知机开始 358
15．1．1 感知机模型 358
15．1．2 感知机学习 360
15．1．3 多层感知机 362
15．2 基本神经网络 365
15．2．1 神经网络结构 365
15．2．2 符号标记说明 366
15．2．3 后向传播算法 368
15．3 神经网络实践 370
15．3．1 核心函数介绍 370
15．3．2 应用分析实践 372
参考文献 375

前言/序言

数据——蕴藏巨大财富的宝藏

19世纪中叶，英国伦敦曾经爆发过一场规模很大的霍乱。由于彼时人们对霍乱的致病机理还不甚了解，因此疫情在很长一段时间内都无法得到有效的控制。英国医师约翰?斯诺用标点地图的方法研究了当地水井分布和霍乱患者分布之间的关系，发现有一口水井周围，霍乱患病率明显较高，借此找到了霍乱暴发的原因：一口被污染的水井。关闭这口水井之后，霍乱的发病率明显下降。这便是数据分析在历史上展示其威力的一次成功案例。

毋庸置疑，数据是一座巨大的宝藏，而我们要做的恰恰就是挖掘这座宝藏。特别是进入信息时代以来，“大数据”这个概念更是越来越多地被人们提及。很多国家甚至把大数据提升到国家战略的高度。例如，我国的“十三五”规划建议中就提出：“实施国家大数据战略，推进数据资源开放共享。”

尽管“大数据”这个名词听起来很时髦，但是由此反映出来的对于数据本身的重视却并不是一个多么新鲜的现象。中国古代的施政治国观念中就非常强调掌握数据的重要性。例如商鞅变法中就提出，“强国知十三数……欲强国，不知国十三数，地虽利，民虽众，国愈弱至削”。

随着时代的进步，人们对于数据的重视程度更是有增无减，世界各国，概莫能外。列宁就曾经说过：“有许多问题，而且是涉及现代国家经济制度和这种制度之发展的最根本问题……如果不根据某个一定的纲要收集并经统计专家综合的关于某一国家全国情况的浩繁材料，就无法加以比较并认真地研究。”毛主席也曾指出：“胸中有‘数’。就是说，对情况和问题一定要注意到它们的数量方面，要有基本的数量分析。任何质量都表现为一定的数量，没有数量也就没有质量。”

“大数据时代，统计学依然是数据分析灵魂。”

人民网在2015年7月曾经以《大数据时代，统计学依然是数据分析灵魂》为题刊发了一篇对某位知名专家的访谈。其间，这位专家就形象地说道：“大数据是‘原油’而不是‘汽油’，不能被直接拿来使用。就像股票市场，即使把所有的数据都公布出来，不懂的人依然不知道数据代表的信息。”同时该篇文章也引用了美国加州大学伯克利分校迈克尔?乔丹教授的观点： “没有系统的数据科学作为指导的大数据研究，就如同不利用工程科学的知识来建造桥梁，很多桥梁可能会坍塌，并带来严重的后果。”

面对大数据，现在很多人可能会时常把数据挖掘这样时髦又深奥的词汇挂在嘴边，而认为或许传统的统计学此时已经不合时宜。这种观点在我看来至少有两个致命的问题。首先，传统的统计学方法仍然在各个领域扮演着不可取代的重要作用。包括生命科学、经济学、管理学等在内的诸多学科都涉及大量的数据分析工作，并从中汲取推进各自领域进步的动力。这里所谓的数据分析工作，更多的是基于传统统计分析方法来完成的。其次，很多数据挖掘的技术又是建立在传统的统计理论基础之上的。例如，期望最大化算法中就用到了极大似然估计。不仅如此，像计量经济中常常用到的“回归”，它既是一种数据挖掘方法，同时又是传统的统计学中必不可少的重要组成部分。

机器学习VS数据挖掘

在大量数据背后很可能隐藏了某些有用的信息或知识，而数据挖掘就是指通过一定方法探寻这些信息或知识的过程。另一方面，数据挖掘同时受到很多学科和领域的影响，大体上看，数据挖掘可以被视为数据库、机器学习和统计学三者的交叉。简单来说，对数据挖掘而言，数据库提供了数据管理技术，而机器学习和统计学则提供了数据分析技术。而本书所关注的重点，恰恰在于以机器学习和统计学为基础的数据分析方法。

从名字中就不难看出，机器学习最初的研究动机是为了让计算机具有人类一样的学习能力以便实现人工智能。显然，没有学习能力的系统很难被认为是智能的。而这个所谓的学习，就是指基于一定的“经验”而构筑起属于自己之“知识”的过程。小蝌蚪找妈妈的故事很好地说明了这一过程。小蝌蚪们没有见过自己的妈妈，它们向鸭子请教。鸭子告诉它们：“你们的妈妈有两只大眼睛。”看到金鱼有两只大眼睛，小蝌蚪们便把金鱼误认为是自己的妈妈。于是金鱼告诉它们：“你们妈妈的肚皮是白色的。”小蝌蚪们看见螃蟹是白肚皮，又把螃蟹误认为是自己的妈妈。螃蟹便告诉它们：“你们的妈妈有四条腿。”小蝌蚪们看见一只乌龟摆动着四条腿在水里游，就把乌龟误认为是自己的妈妈。于是乌龟又说：“你们的妈妈披着绿衣裳，走起路来一蹦一跳。”在这个学习过程中，小蝌蚪们的“经验”包括鸭子、金鱼、螃蟹和乌龟的话，以及“长得像上述四种动物的都不是妈妈”这样一条隐含的结论。最终，它们学到的“知识”就是“两只大眼睛、白肚皮、绿衣裳、四条腿，一蹦一跳的就是自己的妈妈”。当然，故事的结局，小蝌蚪们就是靠着学到的这些知识成功地找到了妈妈。反观机器学习，由于“经验”在计算机中主要是以“数据”的形式存在的，所以机器学习需要设法对数据进行分析，然后以此为基础构建一个“模型”，这个模型就是机器最终学到的“知识”。可见，小蝌蚪学习的过程是从“经验”学到“知识”的过程。相对应地，机器学习的过程则是从“数据”学到“模型”的过程。正是因为机器学习能够从数据中学到“模型”，而数据挖掘的目的恰恰是找出数据背后的“信息或知识”，二者不谋而合，所以机器学习才逐渐成为数据挖掘最为重要的智能技术供应者而备受重视。

正如前面所说的，机器学习和统计学为数据挖掘提供了数据分析技术。而另一方面，统计学也是机器学习得以建立的一个重要基础。所以，统计学本身就是一种数据分析技术的同时，它也为以机器学习为主要手段的智能数据分析提供了理论基础。可见统计学、机器学习和数据挖掘之间是紧密联系的。基于这样的认识，我们可以说本书的副标题“机器学习与数据分析”主要包含了下面几层意思。首先，如果把数据分析看作狭义上的以数理统计为基础的统计分析方法，那么本书就涵盖了为数据挖掘提供分析技术的两部分内容，即以机器学习为基础的和以统计学为基础的数据分析方法。其次，如果你把数据分析看作更为宏观的包含了数据挖掘在内的广义数据分析技术，那么为了引入以机器学习为出发点的智能分析技术，前期的统计分析知识则是帮助读者夯实数据分析基础的必要准备。

关于本书

R语言是当今最为流行的统计分析语言和数据分析环境之一。它是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，并拥有媲美于商业软件的强大统计分析和绘图功能。此外，R语言还拥有数以万计贡献者在为其开发各种功能包，配合这些包的使用，R的功能得到了极大拓展，几乎可以完成任何你想要的数据分析与挖掘任务。本书选择R语言作为描述语言和开发环境，不仅通过诸多详尽的实例来演示R的使用，更为那些新近接触R语言的读者提供了很好的入门指导。我们相信，无论你属于何种程度的R语言使用者，都可以很好地利用本书来增进数据分析和挖掘的技术和能力。

经典统计理论和机器学习方法为数据挖掘提供了必要的分析技术。本书系统地介绍统计分析和机器学习领域中最为重要和流行的多种技术及其基本原理，在详解有关算法的基础上，结合大量R语言实例演示了这些理论在实践中的使用方法。具体内容被分成三个部分，即R语言编程基础、基于统计的数据分析方法以及机器学习理论。统计分析与机器学习部分又具体介绍了参数估计、假设检验、极大似然估计、非参数检验方法（包括列联分析、符号检验、符号秩检验等）、方差分析、线性回归（包括岭回归和Lasso方法）、逻辑回归、支持向量机、聚类分析（包括K均值算法和EM算法）和人工神经网络等内容。同时，统计理论的介绍也为深化读者对于后续机器学习部分的理解提供了很大助益。知识结构和阅读进度的安排上既兼顾了循序渐进的学习规律，亦统筹考虑了夯实基础的必要性。尽管作为一个非常宏大的话题，在有限的篇幅内我们不能将机器学习的所有方法尽述，但循着本书所提供的自学路线图，却可以建立一个十分扎实的基础以及对数据分析技术相当清晰的认识和理解。

统计学大师乔治?博克斯曾经是统计学家埃贡?皮尔逊的学生，而埃贡?皮尔逊则是统计学之父卡尔?皮尔逊的儿子。此外，乔治?博克斯还是统计学界的另一位巨擘罗纳德?费希尔的女婿。从这个角度来说，乔治?博克斯无疑集成了两位统计学宗师的学术思想，他有一句广为人们提及的名言说道：“所有的模型都是错的，但其中一些是有用的。”所以，无论是基于统计的方法，还是基于机器学习的方法，最终的模型都是对现实世界的抽象，而非毫无偏差的精准描述。相关理论只有与具体分析实例相结合才有意义。而在这个所谓的结合过程中，你既不能期待一种模型（或者算法）能够解决所有的（尽管是相同类型的）问题，也不能在面对一组数据时就能（非常准确地）预先知道哪种模型（或者算法）才是最适用的。或许你该记住另外一句话：“No clear reason to prefer one over another. Choice is task dependent（没有明确的原因表明一种方法胜于另外一种方法，选择通常是依赖于具体任务的）”。这也就突出了数据挖掘领域中实践的重要性，或者说由实践而来的经验之重要性。

为了力求让读者“知其然，更知其所以然”，对于晦涩的数据挖掘算法，本书都配合有完整详尽的推导过程。而包括统计数据分析在内的部分，我们更是借助R语言的强大能力，抽丝剥茧，逐条演示了各种检验方法、估计方法和分析方法的执行步骤，让读者深刻领悟到每一条简单函数背后所蕴藏的复杂机制。

“纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行”，深化统计分析的基本思想，并锤炼运用R语言进行数据挖掘的能力，很大程度上有赖于编程实践活动。本书涉及的所有源代码，读者都可以从在线支持资源“http://blog.csdn.net/baimafujinji”中下载得到，勘误表也将实时发布到此博客上。同时欢迎读者就本书中的问题和不足与笔者展开讨论，有关问题请在上述博客中留言。

本书由左飞统稿并执笔。此外刘航、吴凯、姜萌、何鹏、胡俊、李召恒、初甲林、薛佟佟等人也参与了本书编写工作，笔者在此表示由衷的感谢。

自知论道须思量，几度无眠一文章。由于时间和能力有限，书中纰漏在所难免，真诚地希望各位读者和专家不

《深度学习模型构建与实践：从理论到应用》 简介 在数据爆炸式增长的时代，如何从海量信息中提炼出有价值的洞见，并将其转化为驱动决策和创新的力量，是每一个技术领域都在探索的核心问题。近年来，深度学习凭借其在图像识别、自然语言处理、语音识别等诸多领域的突破性进展，已成为人工智能皇冠上最耀眼的明珠。然而，深度学习的强大能力并非唾手可得，它需要扎实的理论基础、精巧的模型设计、高效的训练策略以及严谨的实践部署。《深度学习模型构建与实践：从理论到应用》正是为了满足这一需求而精心编撰，它旨在为读者提供一个全面、系统且贴合实际的深度学习学习路径，帮助您掌握从基础概念到复杂模型构建，再到实际应用部署的全过程。 本书并非仅仅罗列各种算法或堆砌晦涩的数学公式，而是以“构建”与“实践”为核心，强调理论与实践的有机结合。我们坚信，真正的理解源于动手实践，而有效的实践则离不开深刻的理论认知。因此，本书将深入浅出地讲解深度学习的基石，并通过大量的代码示例、案例分析以及项目实战，引导读者一步步构建属于自己的深度学习模型。 本书的独特价值 系统性与前瞻性并存： 本书从深度学习的基本原理出发，逐步深入到卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、Transformer等主流模型架构。同时，我们关注了最新的技术趋势，如注意力机制、自监督学习、生成对抗网络（GANs）等，确保读者能够掌握当前最前沿的技术。 理论与实践的完美融合： 每一章节都围绕一个核心概念展开，先清晰地阐述理论基础，然后通过Python及主流深度学习框架（如TensorFlow和PyTorch）的代码实现，让读者亲身体验模型的构建和训练过程。我们力求代码简洁、可读性强，并附有详细的注释，帮助读者理解每一行代码的意义。 精选案例，聚焦应用： 本书精选了多个贴近实际应用的案例，涵盖图像分类、目标检测、文本生成、机器翻译等领域。通过这些案例，读者将学习如何根据具体问题选择合适的模型，如何进行数据预处理和特征工程，如何调优模型参数，以及如何评估和部署模型。 强调理解，而非记忆： 我们注重解释“为什么”模型会以某种方式工作，而不是简单地告诉读者“怎么做”。通过对数学原理的直观解释和可视化分析，帮助读者建立对模型内部机制的深刻理解，从而能够独立解决更复杂的问题。 注重实战部署： 深度学习模型的价值最终体现在其应用中。本书的最后部分将探讨模型部署的相关技术，包括模型优化、服务化以及在不同平台上的部署策略，让读者能够将自己构建的模型真正投入到实际生产环境中。 目标读者 本书适合以下人群： 计算机科学、人工智能、数据科学等相关专业的学生： 为您提供坚实的深度学习理论基础和实践经验，助力学术研究和未来职业发展。 有一定编程基础，希望转向深度学习领域的工程师： 帮助您快速掌握深度学习的核心技术，并将其应用于实际工作中。 对人工智能和机器学习充满好奇心的从业者： 即使您没有深厚的数学背景，本书也会循序渐进地引导您走进深度学习的世界。 希望深入理解深度学习模型内部机制的研究人员： 本书提供的深入剖析将帮助您更好地进行模型创新和改进。 内容概览 本书分为以下几个主要部分： 第一部分：深度学习基础与核心概念 第一章：引言——深度学习的魅力与发展 回顾人工智能、机器学习和深度学习的发展历程。 阐述深度学习在各个领域的颠覆性影响。 介绍本书的学习目标和内容结构。 第二章：神经网络基础——构建学习的基石 从感知机开始，讲解神经元的工作原理。 介绍激活函数（Sigmoid, ReLU, Tanh等）的作用与选择。 构建多层感知机（MLP），理解其结构和功能。 讲解前向传播与反向传播算法的原理。 第三章：损失函数与优化器——模型训练的导航 深入理解不同类型的损失函数（交叉熵、均方误差等）及其适用场景。 介绍梯度下降算法及其变种（SGD, Momentum, Adam等）。 讲解学习率衰减和早停等优化策略。 理解L1和L2正则化如何防止过拟合。 第四章：数据预处理与特征工程——为模型打好基础 讲解数据清洗、缺失值处理、异常值检测与处理。 探索特征缩放（标准化、归一化）的重要性。 介绍独热编码、标签编码等类别特征处理方法。 讨论数据增强技术如何提升模型泛化能力。 第二部分：主流深度学习模型架构与应用 第五章：卷积神经网络（CNN）——图像世界的专家 深入解析卷积层、池化层、全连接层的原理与作用。 构建经典CNN模型，如LeNet-5、AlexNet、VGGNet。 讲解残差网络（ResNet）如何解决深度网络训练难题。 介绍Inception模块和DenseNet等先进CNN架构。 实战案例： 手写数字识别、图像分类（CIFAR-10/100）。 第六章：循环神经网络（RNN）——序列数据的建模者 理解RNN的序列处理机制和“记忆”能力。 讲解长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）如何解决梯度消失问题。 构建基于RNN的序列模型，用于文本生成、情感分析等。 实战案例： 文本生成、电影评论情感分析。 第七章：Transformer模型——开启序列建模新纪元 深入理解自注意力（Self-Attention）机制的核心思想。 解析Transformer的Encoder-Decoder架构。 介绍位置编码（Positional Encoding）的重要性。 学习BERT、GPT等预训练模型的原理与应用。 实战案例： 机器翻译、文本摘要。 第八章：深度学习在计算机视觉领域的进阶应用 目标检测： R-CNN系列、YOLO、SSD等模型的原理与实现。 图像分割： FCN、U-Net等模型的介绍。 图像生成： 生成对抗网络（GANs）的基本原理与应用。 实战案例： 物体检测、人脸识别。 第三部分：深度学习模型的实践部署与进阶探索 第九章：模型评估与调优——提升模型性能的关键 掌握精度、召回率、F1分数、ROC曲线等评估指标。 学习超参数调优技术，如网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化。 理解模型泛化能力与过拟合/欠拟合的权衡。 探索迁移学习和模型微调策略。 第十章：深度学习模型部署——从实验到生产 介绍模型序列化和反序列化技术。 讲解模型推理优化，如量化、剪枝。 探索Flask、Django等Web框架构建模型服务。 了解TensorRT、ONNX Runtime等推理引擎。 实战案例： 将训练好的模型部署为API接口。 第十一章：自监督学习与无监督学习——挖掘数据的内在规律 介绍对比学习、掩码语言模型等自监督学习方法。 探索聚类、降维等传统无监督学习在深度学习中的应用。 前沿展望： 讲解自监督学习在解决数据稀疏性问题中的潜力。 第十二章：深度学习的伦理与未来——挑战与机遇 讨论深度学习中的偏见、公平性与可解释性问题。 展望深度学习在生物医药、金融、自动驾驶等领域的未来发展。 引导读者思考深度学习技术带来的社会影响。 结语 《深度学习模型构建与实践：从理论到应用》致力于成为您深入理解和掌握深度学习技术的得力助手。我们相信，通过本书的学习，您将不仅掌握构建先进深度学习模型的技能，更能培养独立解决复杂问题的能力，并在人工智能的浪潮中，找到属于自己的创新之路。让我们一起，用深度学习的力量，创造更美好的未来！

评分☆☆☆☆☆

初遇 初次翻开这本书，我内心是既期待又有些许不安的。我一直对数据科学和机器学习领域充满兴趣，但 R 语言对我来说，还只是一个略显陌生的工具。市面上关于 R 语言的书籍琳琅满目，为何独独选择了这本《R语言实战——机器学习与数据分析》？或许是封面上那沉稳的配色，抑或是副标题中“实战”二字传递出的那种扎实可靠的感觉，让我觉得它更像一位循循善诱的导师，而非冰冷的教科书。我迫不及待地想知道，这本书究竟能带我领略 R 语言在数据分析与机器学习领域怎样的风采。它的内容是否足够深入浅出，能够让我这个初学者也能看得懂、学得会？我希望这本书能够真正地“实战”，提供一些切实可行的方法和案例，让我能够快速上手，将理论知识转化为实际应用。当然，我也明白，任何一项技能的学习都需要时间和耐心，但我相信，选择一本好的入门书籍，无疑是迈向成功的重要一步。这本书，能否成为我开启 R 语言学习之旅的“那扇门”？我怀揣着这份好奇，开始了我的阅读。

评分☆☆☆☆☆

进阶的启示 当我逐渐掌握了书中的基本 R 语言操作和机器学习算法后，我发现这本书并没有止步于此。它在一些章节中，开始涉及一些更高级的概念和技巧，这对于我这样希望不断提升自己的读者来说，无疑是巨大的鼓舞。例如，在讲解模型优化时，书中不仅介绍了常见的调参方法，还引入了一些更深层次的优化思路，让我看到了进一步提升模型性能的可能性。同时，书中也对一些潜在的陷阱和注意事项进行了提醒，例如过拟合、欠拟合等问题，并给出了相应的规避策略。这让我意识到，数据分析和机器学习并非一蹴而就，需要严谨的态度和不断的反思。通过这些进阶的引导，我开始有意识地去思考模型的泛化能力，以及如何在不同场景下选择合适的模型。这本书，就像一位引路人，在我已经走过的路上，为我指明了更远的方向，激发了我继续深入探索的动力。

评分☆☆☆☆☆

深入探索 随着阅读的深入，我越来越感到惊喜。这本书并没有一开始就抛出晦涩难懂的概念，而是从 R 语言的基础语法和常用函数入手，循序渐进地引导读者熟悉这个强大的工具。我尤其欣赏作者在讲解过程中所使用的类比和示例，它们非常贴切，能够帮助我迅速理解抽象的统计学概念和机器学习算法。例如，在解释回归模型时，作者用了一个非常生动的例子，让我一下子就抓住了核心思想。而当涉及到更复杂的算法，如决策树或支持向量机时，书中也提供了清晰的步骤和代码演示，让我能够亲手实践，并通过观察结果来加深理解。最让我感到兴奋的是，本书在案例的选择上非常具有代表性，涵盖了数据清洗、特征工程、模型训练、性能评估等机器学习的完整流程。我不再是被动地接受知识，而是真正地参与到整个数据分析和建模的过程中。我开始尝试修改代码，调整参数，看看会产生怎样的变化。这种互动式的学习体验，极大地激发了我探索的欲望。

评分☆☆☆☆☆

实践的价值 在我看来，一本真正优秀的教材，其价值体现在能够让读者将所学知识融会贯通，并应用于实际问题中。而《R语言实战——机器学习与数据分析》恰恰做到了这一点。书中提供的每一个案例，都不仅仅是代码的堆砌，而是精心设计的、贴合实际场景的分析任务。我尝试着将书中的方法论应用到我之前遇到的一些数据困惑上，令人欣喜的是，许多问题都迎刃而解。书中关于数据可视化的部分，更是让我眼前一亮。R 语言强大的绘图能力，通过书中生动的示例，得到了淋漓尽致的展现。我学会了如何用各种图表来直观地展示数据特征，如何发现隐藏在数据中的模式，以及如何将模型结果以清晰易懂的方式呈现给他人。这种将抽象数据转化为具象图表的能力，对于提升我的数据分析和沟通效率，起到了至关重要的作用。我不再满足于仅仅运行书中的代码，而是开始思考如何根据自己的需求，去调整和扩展这些方法。

评分☆☆☆☆☆

长远的受益 回过头来审视这次阅读体验，我不得不说，《R语言实战——机器学习与数据分析》为我带来的价值是长远的。它不仅仅是一本关于 R 语言和机器学习的入门书籍，更像是一把开启数据世界大门的钥匙，让我看到了海量数据背后蕴藏的无限可能。我从书中习得的不仅仅是具体的代码和算法，更重要的是一种解决问题的方法论和严谨的科学思维。在日后的学习和工作中，我发现自己能够更自信地面对复杂的数据挑战，更有效地利用 R 语言进行数据探索和模型构建。书中提供的资源和参考，也为我后续的深入学习奠定了坚实的基础。我甚至开始主动去了解一些前沿的机器学习技术，并尝试将其与 R 语言相结合。这本书，已经成为了我个人知识体系中不可或缺的一部分，并且我相信，它将会在我未来的数据科学道路上，持续地给予我启发和帮助。

评分☆☆☆☆☆

多看看学习下，还没看，从目录来说内容比较偏理论

评分☆☆☆☆☆

书质量挺好，粗略看了下内容也比较不错

评分☆☆☆☆☆

华为的技术人员写的，可以参考一下人家的思路吧

评分☆☆☆☆☆

书的内容还不错，比较有用。

评分☆☆☆☆☆

很划算，优惠力度大，图书质量也不错，会继续购买。

评分☆☆☆☆☆

质量好无破损，东西质量挺好的，在这购物很放心质量好无破损，东西质量挺好的，在这购物很放心，质量好无破损，东西质量挺好的，在这购物很放心

评分☆☆☆☆☆

感觉还不错，还没开始看....

评分☆☆☆☆☆

挺好的，深入浅出，很实用，适合初学者

评分☆☆☆☆☆

就书内容，还没有时间细看，我想应该不会差到哪里去，因为我是看了作者的博客才来买的。