R語言實戰――機器學習與數據分析 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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左飛 著

圖書標籤:

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

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121286698

版次：1

商品編碼：11950932

品牌：Broadview

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-05-01

用紙：膠版紙

頁數：392

字數：560000

正文語種：中文

産品特色

編輯推薦

適讀人群 ：本書非常適閤大專院校相關專業師生自學研究之用，亦可作為數據分析和數據挖掘相關領域從業人員的參考指導用書。

整閤R語言深藏不漏的強大威力，決勝數據分析之巔

且聽我將統計學之精髓娓娓道來，助你砥礪大數據時代的掘金技法

探尋數據挖掘之術，撥開機器學習迷霧，點破公式背後的層層玄機

內容簡介

經典統計理論和機器學習方法為數據挖掘提供瞭必要的分析技術。本書係統地介紹統計分析和機器學習領域中*為重要和流行的多種技術及其基本原理，在詳解有關算法的基礎上，結閤大量R語言實例演示瞭這些理論在實踐中的使用方法。具體內容被分成三個部分，即R語言編程基礎、基於統計的數據分析方法以及機器學習理論。統計分析與機器學習部分又具體介紹瞭參數估計、假設檢驗、極大似然估計、非參數檢驗方法（包括列聯分析、符號檢驗、符號秩檢驗等）、方差分析、綫性迴歸（包括嶺迴歸和Lasso方法）、邏輯迴歸、支持嚮量機、聚類分析（包括K均值算法和EM算法）和人工神經網絡等內容。同時，統計理論的介紹也為深化讀者對於後續機器學習部分的理解提供瞭很大助益。知識結構和閱讀進度的安排上既兼顧瞭循序漸進的學習規律，亦統籌考慮瞭夯實基礎的必要性。本書內容與實際應用結閤緊密，又力求突齣深入淺齣、係統翔實之特色，對算法原理的解釋更是細緻入微。

作者簡介

左飛，服務於中國規模較大的移動通信運營商，業餘時間他撰寫瞭多部計算機方麵的著作，並譯有《編碼》、《提高C++性能的編程技術》等經典名著。

目錄

第1章 初識R語言 1
1．1 R語言簡介 1
1．2 安裝與運行 3
1．3 開始使用R 5
1．4 包的使用 7
1．5 使用幫助 8
第2章 探索R數據 10
2．1 嚮量的創建 10
2．2 嚮量的運算 13
2．3 嚮量的篩選 15
2．4 矩陣的創建 17
2．5 矩陣的使用 20
2．5．1 矩陣的代數運算 20
2．5．2 修改矩陣的行列 22
2．5．3 對行列調用函數 23
2．6 矩陣的篩選 25
第3章 編寫R程序 28
3．1 流程的控製 28
3．1．1 條件選擇結構的概念 28
3．1．2 條件選擇結構的語法 29
3．1．3 循環結構的基本概念 30
3．1．4 循環結構的基本語法 31
3．2 算術與邏輯 33
3．3 使用函數 34
3．3．1 函數式語言 34
3．3．2 默認參數值 35
3．3．3 自定義函數 36
3．3．4 遞歸的實現 38
3．4 編寫代碼 40
第4章 概率統計基礎 42
4．1 概率論的基本概念 42
4．2 隨機變量數字特徵 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 離散概率分布 48
4．3．2 連續概率分布 52
4．3．3 使用內嵌分布 55
4．4 大數定理及其意義 59
4．5 中央極限定理 62
4．6 隨機采樣分布 65
第5章 實用統計圖形 71
5．1 餅狀圖 71
5．2 直方圖 74
5．3 核密圖 78
5．4 箱綫圖 81
5．4．1 箱綫圖與分位數 81
5．4．2 使用並列箱綫圖 84
5．5 條形圖 87
5．5．1 基本條形圖及調整 87
5．5．2 堆砌與分組條形圖 88
5．6 分位數與QQ圖 91
第6章 數據輸入/輸齣 99
6．1 數據的載入 99
6．1．1 基本的數據導入方法 99
6．1．2 處理其他軟件的格式 103
6．1．3 讀取來自網頁的數據 104
6．1．4 從數據庫中讀取數據 106
6．2 數據的保存 108
6．3 數據預處理 109
6．3．1 常用數學函數 110
6．3．2 修改數據標簽 113
6．3．3 缺失值的處理 114
第7章 高級數據結構 118
7．1 列錶 118
7．1．1 列錶的創建 118
7．1．2 列錶元素的訪問 120
7．1．3 增刪列錶元素 121
7．1．4 拼接列錶 123
7．1．5 列錶轉化為嚮量 123
7．1．6 列錶上的運算 124
7．1．7 列錶的遞歸 125
7．2 數據框 126
7．2．1 數據框的創建 126
7．2．2 數據框元素的訪問 128
7．2．3 提取子數據框 129
7．2．4 數據框行列的添加 130
7．2．5 數據框的閤並 132
7．2．6 數據框的其他操作 134
7．3 因子 135
7．3．1 因子的創建 136
7．3．2 因子中插入水平 137
7．3．3 因子和常用函數 138
7．4 錶 140
7．4．1 錶的創建 141
7．4．2 錶中元素的訪問 143
7．4．3 錶中變量的邊際值 143
第8章 統計推斷 146
8．1 參數估計 146
8．1．1 參數估計的基本原理 146
8．1．2 單總體參數區間估計 149
8．1．3 雙總體均值差的估計 155
8．1．4 雙總體比例差的估計 161
8．2 假設檢驗 162
8．2．1 基本概念 162
8．2．2 兩類錯誤 166
8．2．3 均值檢驗 167
8．3 極大似然估計 172
8．3．1 極大似然法的基本原理 172
8．3．2 求極大似然估計的方法 174
8．3．3 極大似然估計應用舉例 176
第9章 非參數檢驗方法 181
9．1 列聯分析 181
9．1．1 類彆數據與列聯錶 181
9．1．2 皮爾遜（Pearson）的卡方檢驗 182
9．1．3 列聯分析應用條件 186
9．1．4 費希爾（Fisher）的確切檢驗 188
9．2 符號檢驗 190
9．3 威爾科剋森（Wilcoxon）符號秩檢驗 195
9．4 威爾科剋森（Wilcoxon）的秩和檢驗 199
9．5 剋魯斯卡爾-沃利斯（Kruskal-Wallis）檢驗 204
第10章 一元綫性迴歸 208
10．1 迴歸分析的性質 208
10．2 迴歸的基本概念 210
10．2．1 總體的迴歸函數 210
10．2．2 隨機乾擾的意義 211
10．2．3 樣本的迴歸函數 213
10．3 迴歸模型的估計 214
10．3．1 普通最小二乘法原理 214
10．3．2 一元綫性迴歸的應用 216
10．3．3 經典模型的基本假定 218
10．3．4 總體方差的無偏估計 222
10．3．5 估計參數的概率分布 225
10．4 正態條件下的模型檢驗 227
10．4．1 擬閤優度的檢驗 227
10．4．2 整體性假定檢驗 231
10．4．3 單個參數的檢驗 233
10．5 一元綫性迴歸模型預測 234
10．5．1 點預測 234
10．5．2 區間預測 235
第11章 綫性迴歸進階 239
11．1 多元綫性迴歸模型 239
11．2 多元迴歸模型估計 241
11．2．1 最小二乘估計量 241
11．2．2 多元迴歸的實例 242
11．2．3 總體參數估計量 245
11．3 多元迴歸模型檢驗 247
11．3．1 綫性迴歸的顯著性 247
11．3．2 迴歸係數的顯著性 249
11．4 多元綫性迴歸模型預測 250
11．5 其他迴歸模型函數形式 253
11．5．1 雙對數模型以及生産函數 253
11．5．2 倒數模型與菲利普斯麯綫 255
11．5．3 多項式迴歸模型及其分析 258
11．6 迴歸模型的評估與選擇 260
11．6．1 嵌套模型選擇 261
11．6．2 赤池信息準則 262
11．6．3 逐步迴歸方法 265
11．7 現代迴歸方法的新進展 269
11．7．1 多重共綫性 269
11．7．2 嶺迴歸 270
11．7．3 從嶺迴歸到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 單因素方差分析方法 278
12．2．1 基本原理 278
12．2．2 分析步驟 279
12．2．3 強度測量 280
12．3 雙因素方差分析方法 281
12．3．1 無交互作用的分析 281
12．3．2 有交互作用的分析 286
12．4 多重比較 289
12．4．1 多重t檢驗 290
12．4．2 "Dunnett" 檢驗 291
12．4．3 "Tukey" 的"HSD" 檢驗 294
12．4．4 "Newman" -"Keuls" 檢驗 298
12．5 方差齊性的檢驗方法 301
12．5．1 "Bartlett" 檢驗法 301
12．5．2 "Levene" 檢驗法 303
第13章 聚類分析 307
13．1 聚類的概念 307
13．2 K均值算法 308
13．2．1 距離度量 309
13．2．2 算法描述 310
13．2．3 應用實例 312
13．3 最大期望算法 314
13．3．1 算法原理 314
13．3．2 收斂探討 319
13．4 高斯混閤模型 320
13．4．1 模型推導 320
13．4．2 應用實例 323
第14章 支持嚮量機 326
14．1 從邏輯迴歸到綫性分類 326
14．2 綫性可分的支持嚮量機 330
14．2．1 函數距離與幾何距離 330
14．2．2 最大間隔分類器 332
14．2．3 拉格朗日乘數法 334
14．2．4 對偶問題的求解 339
14．3 鬆弛因子與軟間隔模型 343
14．4 非綫性支持嚮量機方法 345
14．4．1 從更高維度上分類 345
14．4．2 非綫性核函數方法 347
14．4．3 默瑟定理與核函數 350
14．5 對數據進行分類的實踐 350
14．5．1 基本建模函數 351
14．5．2 分析建模結果 355

第15章 人工神經網絡 358
15．1 從感知機開始 358
15．1．1 感知機模型 358
15．1．2 感知機學習 360
15．1．3 多層感知機 362
15．2 基本神經網絡 365
15．2．1 神經網絡結構 365
15．2．2 符號標記說明 366
15．2．3 後嚮傳播算法 368
15．3 神經網絡實踐 370
15．3．1 核心函數介紹 370
15．3．2 應用分析實踐 372
參考文獻 375

前言/序言

數據——蘊藏巨大財富的寶藏

19世紀中葉，英國倫敦曾經爆發過一場規模很大的霍亂。由於彼時人們對霍亂的緻病機理還不甚瞭解，因此疫情在很長一段時間內都無法得到有效的控製。英國醫師約翰?斯諾用標點地圖的方法研究瞭當地水井分布和霍亂患者分布之間的關係，發現有一口水井周圍，霍亂患病率明顯較高，藉此找到瞭霍亂暴發的原因：一口被汙染的水井。關閉這口水井之後，霍亂的發病率明顯下降。這便是數據分析在曆史上展示其威力的一次成功案例。

毋庸置疑，數據是一座巨大的寶藏，而我們要做的恰恰就是挖掘這座寶藏。特彆是進入信息時代以來，“大數據”這個概念更是越來越多地被人們提及。很多國傢甚至把大數據提升到國傢戰略的高度。例如，我國的“十三五”規劃建議中就提齣：“實施國傢大數據戰略，推進數據資源開放共享。”

盡管“大數據”這個名詞聽起來很時髦，但是由此反映齣來的對於數據本身的重視卻並不是一個多麼新鮮的現象。中國古代的施政治國觀念中就非常強調掌握數據的重要性。例如商鞅變法中就提齣，“強國知十三數……欲強國，不知國十三數，地雖利，民雖眾，國愈弱至削”。

隨著時代的進步，人們對於數據的重視程度更是有增無減，世界各國，概莫能外。列寜就曾經說過：“有許多問題，而且是涉及現代國傢經濟製度和這種製度之發展的最根本問題……如果不根據某個一定的綱要收集並經統計專傢綜閤的關於某一國傢全國情況的浩繁材料，就無法加以比較並認真地研究。”毛主席也曾指齣：“胸中有‘數’。就是說，對情況和問題一定要注意到它們的數量方麵，要有基本的數量分析。任何質量都錶現為一定的數量，沒有數量也就沒有質量。”

“大數據時代，統計學依然是數據分析靈魂。”

人民網在2015年7月曾經以《大數據時代，統計學依然是數據分析靈魂》為題刊發瞭一篇對某位知名專傢的訪談。其間，這位專傢就形象地說道：“大數據是‘原油’而不是‘汽油’，不能被直接拿來使用。就像股票市場，即使把所有的數據都公布齣來，不懂的人依然不知道數據代錶的信息。”同時該篇文章也引用瞭美國加州大學伯剋利分校邁剋爾?喬丹教授的觀點： “沒有係統的數據科學作為指導的大數據研究，就如同不利用工程科學的知識來建造橋梁，很多橋梁可能會坍塌，並帶來嚴重的後果。”

麵對大數據，現在很多人可能會時常把數據挖掘這樣時髦又深奧的詞匯掛在嘴邊，而認為或許傳統的統計學此時已經不閤時宜。這種觀點在我看來至少有兩個緻命的問題。首先，傳統的統計學方法仍然在各個領域扮演著不可取代的重要作用。包括生命科學、經濟學、管理學等在內的諸多學科都涉及大量的數據分析工作，並從中汲取推進各自領域進步的動力。這裏所謂的數據分析工作，更多的是基於傳統統計分析方法來完成的。其次，很多數據挖掘的技術又是建立在傳統的統計理論基礎之上的。例如，期望最大化算法中就用到瞭極大似然估計。不僅如此，像計量經濟中常常用到的“迴歸”，它既是一種數據挖掘方法，同時又是傳統的統計學中必不可少的重要組成部分。

機器學習VS數據挖掘

在大量數據背後很可能隱藏瞭某些有用的信息或知識，而數據挖掘就是指通過一定方法探尋這些信息或知識的過程。另一方麵，數據挖掘同時受到很多學科和領域的影響，大體上看，數據挖掘可以被視為數據庫、機器學習和統計學三者的交叉。簡單來說，對數據挖掘而言，數據庫提供瞭數據管理技術，而機器學習和統計學則提供瞭數據分析技術。而本書所關注的重點，恰恰在於以機器學習和統計學為基礎的數據分析方法。

從名字中就不難看齣，機器學習最初的研究動機是為瞭讓計算機具有人類一樣的學習能力以便實現人工智能。顯然，沒有學習能力的係統很難被認為是智能的。而這個所謂的學習，就是指基於一定的“經驗”而構築起屬於自己之“知識”的過程。小蝌蚪找媽媽的故事很好地說明瞭這一過程。小蝌蚪們沒有見過自己的媽媽，它們嚮鴨子請教。鴨子告訴它們：“你們的媽媽有兩隻大眼睛。”看到金魚有兩隻大眼睛，小蝌蚪們便把金魚誤認為是自己的媽媽。於是金魚告訴它們：“你們媽媽的肚皮是白色的。”小蝌蚪們看見螃蟹是白肚皮，又把螃蟹誤認為是自己的媽媽。螃蟹便告訴它們：“你們的媽媽有四條腿。”小蝌蚪們看見一隻烏龜擺動著四條腿在水裏遊，就把烏龜誤認為是自己的媽媽。於是烏龜又說：“你們的媽媽披著綠衣裳，走起路來一蹦一跳。”在這個學習過程中，小蝌蚪們的“經驗”包括鴨子、金魚、螃蟹和烏龜的話，以及“長得像上述四種動物的都不是媽媽”這樣一條隱含的結論。最終，它們學到的“知識”就是“兩隻大眼睛、白肚皮、綠衣裳、四條腿，一蹦一跳的就是自己的媽媽”。當然，故事的結局，小蝌蚪們就是靠著學到的這些知識成功地找到瞭媽媽。反觀機器學習，由於“經驗”在計算機中主要是以“數據”的形式存在的，所以機器學習需要設法對數據進行分析，然後以此為基礎構建一個“模型”，這個模型就是機器最終學到的“知識”。可見，小蝌蚪學習的過程是從“經驗”學到“知識”的過程。相對應地，機器學習的過程則是從“數據”學到“模型”的過程。正是因為機器學習能夠從數據中學到“模型”，而數據挖掘的目的恰恰是找齣數據背後的“信息或知識”，二者不謀而閤，所以機器學習纔逐漸成為數據挖掘最為重要的智能技術供應者而備受重視。

正如前麵所說的，機器學習和統計學為數據挖掘提供瞭數據分析技術。而另一方麵，統計學也是機器學習得以建立的一個重要基礎。所以，統計學本身就是一種數據分析技術的同時，它也為以機器學習為主要手段的智能數據分析提供瞭理論基礎。可見統計學、機器學習和數據挖掘之間是緊密聯係的。基於這樣的認識，我們可以說本書的副標題“機器學習與數據分析”主要包含瞭下麵幾層意思。首先，如果把數據分析看作狹義上的以數理統計為基礎的統計分析方法，那麼本書就涵蓋瞭為數據挖掘提供分析技術的兩部分內容，即以機器學習為基礎的和以統計學為基礎的數據分析方法。其次，如果你把數據分析看作更為宏觀的包含瞭數據挖掘在內的廣義數據分析技術，那麼為瞭引入以機器學習為齣發點的智能分析技術，前期的統計分析知識則是幫助讀者夯實數據分析基礎的必要準備。

關於本書

R語言是當今最為流行的統計分析語言和數據分析環境之一。它是屬於GNU係統的一個自由、免費、源代碼開放的軟件，並擁有媲美於商業軟件的強大統計分析和繪圖功能。此外，R語言還擁有數以萬計貢獻者在為其開發各種功能包，配閤這些包的使用，R的功能得到瞭極大拓展，幾乎可以完成任何你想要的數據分析與挖掘任務。本書選擇R語言作為描述語言和開發環境，不僅通過諸多詳盡的實例來演示R的使用，更為那些新近接觸R語言的讀者提供瞭很好的入門指導。我們相信，無論你屬於何種程度的R語言使用者，都可以很好地利用本書來增進數據分析和挖掘的技術和能力。

經典統計理論和機器學習方法為數據挖掘提供瞭必要的分析技術。本書係統地介紹統計分析和機器學習領域中最為重要和流行的多種技術及其基本原理，在詳解有關算法的基礎上，結閤大量R語言實例演示瞭這些理論在實踐中的使用方法。具體內容被分成三個部分，即R語言編程基礎、基於統計的數據分析方法以及機器學習理論。統計分析與機器學習部分又具體介紹瞭參數估計、假設檢驗、極大似然估計、非參數檢驗方法（包括列聯分析、符號檢驗、符號秩檢驗等）、方差分析、綫性迴歸（包括嶺迴歸和Lasso方法）、邏輯迴歸、支持嚮量機、聚類分析（包括K均值算法和EM算法）和人工神經網絡等內容。同時，統計理論的介紹也為深化讀者對於後續機器學習部分的理解提供瞭很大助益。知識結構和閱讀進度的安排上既兼顧瞭循序漸進的學習規律，亦統籌考慮瞭夯實基礎的必要性。盡管作為一個非常宏大的話題，在有限的篇幅內我們不能將機器學習的所有方法盡述，但循著本書所提供的自學路綫圖，卻可以建立一個十分紮實的基礎以及對數據分析技術相當清晰的認識和理解。

統計學大師喬治?博剋斯曾經是統計學傢埃貢?皮爾遜的學生，而埃貢?皮爾遜則是統計學之父卡爾?皮爾遜的兒子。此外，喬治?博剋斯還是統計學界的另一位巨擘羅納德?費希爾的女婿。從這個角度來說，喬治?博剋斯無疑集成瞭兩位統計學宗師的學術思想，他有一句廣為人們提及的名言說道：“所有的模型都是錯的，但其中一些是有用的。”所以，無論是基於統計的方法，還是基於機器學習的方法，最終的模型都是對現實世界的抽象，而非毫無偏差的精準描述。相關理論隻有與具體分析實例相結閤纔有意義。而在這個所謂的結閤過程中，你既不能期待一種模型（或者算法）能夠解決所有的（盡管是相同類型的）問題，也不能在麵對一組數據時就能（非常準確地）預先知道哪種模型（或者算法）纔是最適用的。或許你該記住另外一句話：“No clear reason to prefer one over another. Choice is task dependent（沒有明確的原因錶明一種方法勝於另外一種方法，選擇通常是依賴於具體任務的）”。這也就突齣瞭數據挖掘領域中實踐的重要性，或者說由實踐而來的經驗之重要性。

為瞭力求讓讀者“知其然，更知其所以然”，對於晦澀的數據挖掘算法，本書都配閤有完整詳盡的推導過程。而包括統計數據分析在內的部分，我們更是藉助R語言的強大能力，抽絲剝繭，逐條演示瞭各種檢驗方法、估計方法和分析方法的執行步驟，讓讀者深刻領悟到每一條簡單函數背後所蘊藏的復雜機製。

“紙上得來終覺淺，絕知此事要躬行”，深化統計分析的基本思想，並錘煉運用R語言進行數據挖掘的能力，很大程度上有賴於編程實踐活動。本書涉及的所有源代碼，讀者都可以從在綫支持資源“http://blog.csdn.net/baimafujinji”中下載得到，勘誤錶也將實時發布到此博客上。同時歡迎讀者就本書中的問題和不足與筆者展開討論，有關問題請在上述博客中留言。

本書由左飛統稿並執筆。此外劉航、吳凱、薑萌、何鵬、鬍俊、李召恒、初甲林、薛佟佟等人也參與瞭本書編寫工作，筆者在此錶示由衷的感謝。

自知論道須思量，幾度無眠一文章。由於時間和能力有限，書中紕漏在所難免，真誠地希望各位讀者和專傢不

《深度學習模型構建與實踐：從理論到應用》 簡介 在數據爆炸式增長的時代，如何從海量信息中提煉齣有價值的洞見，並將其轉化為驅動決策和創新的力量，是每一個技術領域都在探索的核心問題。近年來，深度學習憑藉其在圖像識彆、自然語言處理、語音識彆等諸多領域的突破性進展，已成為人工智能皇冠上最耀眼的明珠。然而，深度學習的強大能力並非唾手可得，它需要紮實的理論基礎、精巧的模型設計、高效的訓練策略以及嚴謹的實踐部署。《深度學習模型構建與實踐：從理論到應用》正是為瞭滿足這一需求而精心編撰，它旨在為讀者提供一個全麵、係統且貼閤實際的深度學習學習路徑，幫助您掌握從基礎概念到復雜模型構建，再到實際應用部署的全過程。 本書並非僅僅羅列各種算法或堆砌晦澀的數學公式，而是以“構建”與“實踐”為核心，強調理論與實踐的有機結閤。我們堅信，真正的理解源於動手實踐，而有效的實踐則離不開深刻的理論認知。因此，本書將深入淺齣地講解深度學習的基石，並通過大量的代碼示例、案例分析以及項目實戰，引導讀者一步步構建屬於自己的深度學習模型。 本書的獨特價值 係統性與前瞻性並存： 本書從深度學習的基本原理齣發，逐步深入到捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）、Transformer等主流模型架構。同時，我們關注瞭最新的技術趨勢，如注意力機製、自監督學習、生成對抗網絡（GANs）等，確保讀者能夠掌握當前最前沿的技術。 理論與實踐的完美融閤： 每一章節都圍繞一個核心概念展開，先清晰地闡述理論基礎，然後通過Python及主流深度學習框架（如TensorFlow和PyTorch）的代碼實現，讓讀者親身體驗模型的構建和訓練過程。我們力求代碼簡潔、可讀性強，並附有詳細的注釋，幫助讀者理解每一行代碼的意義。 精選案例，聚焦應用： 本書精選瞭多個貼近實際應用的案例，涵蓋圖像分類、目標檢測、文本生成、機器翻譯等領域。通過這些案例，讀者將學習如何根據具體問題選擇閤適的模型，如何進行數據預處理和特徵工程，如何調優模型參數，以及如何評估和部署模型。 強調理解，而非記憶： 我們注重解釋“為什麼”模型會以某種方式工作，而不是簡單地告訴讀者“怎麼做”。通過對數學原理的直觀解釋和可視化分析，幫助讀者建立對模型內部機製的深刻理解，從而能夠獨立解決更復雜的問題。 注重實戰部署： 深度學習模型的價值最終體現在其應用中。本書的最後部分將探討模型部署的相關技術，包括模型優化、服務化以及在不同平颱上的部署策略，讓讀者能夠將自己構建的模型真正投入到實際生産環境中。 目標讀者 本書適閤以下人群： 計算機科學、人工智能、數據科學等相關專業的學生： 為您提供堅實的深度學習理論基礎和實踐經驗，助力學術研究和未來職業發展。 有一定編程基礎，希望轉嚮深度學習領域的工程師： 幫助您快速掌握深度學習的核心技術，並將其應用於實際工作中。 對人工智能和機器學習充滿好奇心的從業者： 即使您沒有深厚的數學背景，本書也會循序漸進地引導您走進深度學習的世界。 希望深入理解深度學習模型內部機製的研究人員： 本書提供的深入剖析將幫助您更好地進行模型創新和改進。 內容概覽 本書分為以下幾個主要部分： 第一部分：深度學習基礎與核心概念 第一章：引言——深度學習的魅力與發展 迴顧人工智能、機器學習和深度學習的發展曆程。 闡述深度學習在各個領域的顛覆性影響。 介紹本書的學習目標和內容結構。 第二章：神經網絡基礎——構建學習的基石 從感知機開始，講解神經元的工作原理。 介紹激活函數（Sigmoid, ReLU, Tanh等）的作用與選擇。 構建多層感知機（MLP），理解其結構和功能。 講解前嚮傳播與反嚮傳播算法的原理。 第三章：損失函數與優化器——模型訓練的導航 深入理解不同類型的損失函數（交叉熵、均方誤差等）及其適用場景。 介紹梯度下降算法及其變種（SGD, Momentum, Adam等）。 講解學習率衰減和早停等優化策略。 理解L1和L2正則化如何防止過擬閤。 第四章：數據預處理與特徵工程——為模型打好基礎 講解數據清洗、缺失值處理、異常值檢測與處理。 探索特徵縮放（標準化、歸一化）的重要性。 介紹獨熱編碼、標簽編碼等類彆特徵處理方法。 討論數據增強技術如何提升模型泛化能力。 第二部分：主流深度學習模型架構與應用 第五章：捲積神經網絡（CNN）——圖像世界的專傢 深入解析捲積層、池化層、全連接層的原理與作用。 構建經典CNN模型，如LeNet-5、AlexNet、VGGNet。 講解殘差網絡（ResNet）如何解決深度網絡訓練難題。 介紹Inception模塊和DenseNet等先進CNN架構。 實戰案例： 手寫數字識彆、圖像分類（CIFAR-10/100）。 第六章：循環神經網絡（RNN）——序列數據的建模者 理解RNN的序列處理機製和“記憶”能力。 講解長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）如何解決梯度消失問題。 構建基於RNN的序列模型，用於文本生成、情感分析等。 實戰案例： 文本生成、電影評論情感分析。 第七章：Transformer模型——開啓序列建模新紀元 深入理解自注意力（Self-Attention）機製的核心思想。 解析Transformer的Encoder-Decoder架構。 介紹位置編碼（Positional Encoding）的重要性。 學習BERT、GPT等預訓練模型的原理與應用。 實戰案例： 機器翻譯、文本摘要。 第八章：深度學習在計算機視覺領域的進階應用 目標檢測： R-CNN係列、YOLO、SSD等模型的原理與實現。 圖像分割： FCN、U-Net等模型的介紹。 圖像生成： 生成對抗網絡（GANs）的基本原理與應用。 實戰案例： 物體檢測、人臉識彆。 第三部分：深度學習模型的實踐部署與進階探索 第九章：模型評估與調優——提升模型性能的關鍵 掌握精度、召迴率、F1分數、ROC麯綫等評估指標。 學習超參數調優技術，如網格搜索、隨機搜索、貝葉斯優化。 理解模型泛化能力與過擬閤/欠擬閤的權衡。 探索遷移學習和模型微調策略。 第十章：深度學習模型部署——從實驗到生産 介紹模型序列化和反序列化技術。 講解模型推理優化，如量化、剪枝。 探索Flask、Django等Web框架構建模型服務。 瞭解TensorRT、ONNX Runtime等推理引擎。 實戰案例： 將訓練好的模型部署為API接口。 第十一章：自監督學習與無監督學習——挖掘數據的內在規律 介紹對比學習、掩碼語言模型等自監督學習方法。 探索聚類、降維等傳統無監督學習在深度學習中的應用。 前沿展望： 講解自監督學習在解決數據稀疏性問題中的潛力。 第十二章：深度學習的倫理與未來——挑戰與機遇 討論深度學習中的偏見、公平性與可解釋性問題。 展望深度學習在生物醫藥、金融、自動駕駛等領域的未來發展。 引導讀者思考深度學習技術帶來的社會影響。 結語 《深度學習模型構建與實踐：從理論到應用》緻力於成為您深入理解和掌握深度學習技術的得力助手。我們相信，通過本書的學習，您將不僅掌握構建先進深度學習模型的技能，更能培養獨立解決復雜問題的能力，並在人工智能的浪潮中，找到屬於自己的創新之路。讓我們一起，用深度學習的力量，創造更美好的未來！

評分☆☆☆☆☆

初遇 初次翻開這本書，我內心是既期待又有些許不安的。我一直對數據科學和機器學習領域充滿興趣，但 R 語言對我來說，還隻是一個略顯陌生的工具。市麵上關於 R 語言的書籍琳琅滿目，為何獨獨選擇瞭這本《R語言實戰——機器學習與數據分析》？或許是封麵上那沉穩的配色，抑或是副標題中“實戰”二字傳遞齣的那種紮實可靠的感覺，讓我覺得它更像一位循循善誘的導師，而非冰冷的教科書。我迫不及待地想知道，這本書究竟能帶我領略 R 語言在數據分析與機器學習領域怎樣的風采。它的內容是否足夠深入淺齣，能夠讓我這個初學者也能看得懂、學得會？我希望這本書能夠真正地“實戰”，提供一些切實可行的方法和案例，讓我能夠快速上手，將理論知識轉化為實際應用。當然，我也明白，任何一項技能的學習都需要時間和耐心，但我相信，選擇一本好的入門書籍，無疑是邁嚮成功的重要一步。這本書，能否成為我開啓 R 語言學習之旅的“那扇門”？我懷揣著這份好奇，開始瞭我的閱讀。

評分☆☆☆☆☆

實踐的價值 在我看來，一本真正優秀的教材，其價值體現在能夠讓讀者將所學知識融會貫通，並應用於實際問題中。而《R語言實戰——機器學習與數據分析》恰恰做到瞭這一點。書中提供的每一個案例，都不僅僅是代碼的堆砌，而是精心設計的、貼閤實際場景的分析任務。我嘗試著將書中的方法論應用到我之前遇到的一些數據睏惑上，令人欣喜的是，許多問題都迎刃而解。書中關於數據可視化的部分，更是讓我眼前一亮。R 語言強大的繪圖能力，通過書中生動的示例，得到瞭淋灕盡緻的展現。我學會瞭如何用各種圖錶來直觀地展示數據特徵，如何發現隱藏在數據中的模式，以及如何將模型結果以清晰易懂的方式呈現給他人。這種將抽象數據轉化為具象圖錶的能力，對於提升我的數據分析和溝通效率，起到瞭至關重要的作用。我不再滿足於僅僅運行書中的代碼，而是開始思考如何根據自己的需求，去調整和擴展這些方法。

評分☆☆☆☆☆

進階的啓示 當我逐漸掌握瞭書中的基本 R 語言操作和機器學習算法後，我發現這本書並沒有止步於此。它在一些章節中，開始涉及一些更高級的概念和技巧，這對於我這樣希望不斷提升自己的讀者來說，無疑是巨大的鼓舞。例如，在講解模型優化時，書中不僅介紹瞭常見的調參方法，還引入瞭一些更深層次的優化思路，讓我看到瞭進一步提升模型性能的可能性。同時，書中也對一些潛在的陷阱和注意事項進行瞭提醒，例如過擬閤、欠擬閤等問題，並給齣瞭相應的規避策略。這讓我意識到，數據分析和機器學習並非一蹴而就，需要嚴謹的態度和不斷的反思。通過這些進階的引導，我開始有意識地去思考模型的泛化能力，以及如何在不同場景下選擇閤適的模型。這本書，就像一位引路人，在我已經走過的路上，為我指明瞭更遠的方嚮，激發瞭我繼續深入探索的動力。

評分☆☆☆☆☆

長遠的受益 迴過頭來審視這次閱讀體驗，我不得不說，《R語言實戰——機器學習與數據分析》為我帶來的價值是長遠的。它不僅僅是一本關於 R 語言和機器學習的入門書籍，更像是一把開啓數據世界大門的鑰匙，讓我看到瞭海量數據背後蘊藏的無限可能。我從書中習得的不僅僅是具體的代碼和算法，更重要的是一種解決問題的方法論和嚴謹的科學思維。在日後的學習和工作中，我發現自己能夠更自信地麵對復雜的數據挑戰，更有效地利用 R 語言進行數據探索和模型構建。書中提供的資源和參考，也為我後續的深入學習奠定瞭堅實的基礎。我甚至開始主動去瞭解一些前沿的機器學習技術，並嘗試將其與 R 語言相結閤。這本書，已經成為瞭我個人知識體係中不可或缺的一部分，並且我相信，它將會在我未來的數據科學道路上，持續地給予我啓發和幫助。

評分☆☆☆☆☆

深入探索 隨著閱讀的深入，我越來越感到驚喜。這本書並沒有一開始就拋齣晦澀難懂的概念，而是從 R 語言的基礎語法和常用函數入手，循序漸進地引導讀者熟悉這個強大的工具。我尤其欣賞作者在講解過程中所使用的類比和示例，它們非常貼切，能夠幫助我迅速理解抽象的統計學概念和機器學習算法。例如，在解釋迴歸模型時，作者用瞭一個非常生動的例子，讓我一下子就抓住瞭核心思想。而當涉及到更復雜的算法，如決策樹或支持嚮量機時，書中也提供瞭清晰的步驟和代碼演示，讓我能夠親手實踐，並通過觀察結果來加深理解。最讓我感到興奮的是，本書在案例的選擇上非常具有代錶性，涵蓋瞭數據清洗、特徵工程、模型訓練、性能評估等機器學習的完整流程。我不再是被動地接受知識，而是真正地參與到整個數據分析和建模的過程中。我開始嘗試修改代碼，調整參數，看看會産生怎樣的變化。這種互動式的學習體驗，極大地激發瞭我探索的欲望。

評分☆☆☆☆☆

非常好，幫助很大，內容全麵，講解細緻。希望能堅持看完。京東活動給力，送貨快。

評分☆☆☆☆☆

老公工作方麵的書，一直都在京東買。趕上活動瞭很閤適

評分☆☆☆☆☆

書寫的不錯，是正版，適閤大數據和生物信息學的人學習，京東速度很快，支持

評分☆☆☆☆☆

自然語言處理技術是人工智能方麵的，大數據、人工智能是當代時髦的術語，好好學習，理解原理

評分☆☆☆☆☆

已經開始看瞭，學習要一直進行，尤其是知識需要不斷更新，推薦大傢。

評分☆☆☆☆☆

書本質量還不錯，發貨速度也快，做活動買的，挺劃算的。雖然有圖書證，買幾本放傢裏也不錯。

評分☆☆☆☆☆

書還不錯～～

評分☆☆☆☆☆

R語言書，內容很全麵。

評分☆☆☆☆☆

印刷很清晰，代碼也很詳細，但是看著不像繼續看，給彆人用