基本信息
作者：[美] 布雷特·蘭茨（Brett Lantz） 著 |
ISBN(書號)：978-7-111-55328-1 |
叢書名：數據科學與工程技術叢書 |
出版日期：2017-03 |
版次：1/1 |
開本：16 |
定價：￥69.00 |
內容簡介
隨著大數據的概念變得越來越流行，對數據的探索、分析和預測成為大數據分析領域的基本技能之一。作為探索和分析數據的基本理論和工具，機器學習和數據挖掘成為時下熱門的技術。R作為功能強大並且免費的數據分析工具，在數據分析領域獲得了越來越多用戶的青睞。 本書通過清晰和實用的案例來探索機器學習在現實世界中的套用，不拘泥於機器學習，既適用於機器學習的初學者，也適用於具有一定經驗的讀者。 通過閱讀本書，你將學到： 用R準備用於機器學習的數據 用R進行數據探索和數據可視化 用k近鄰方法進行數據分類 用樸素貝葉斯方法進行數據分類 用決策樹、規則和支持向量機進行預測 用線性回歸預測數值型數據 用神經網路對數據建模 用購物籃分析的關聯規則找出數據中的模式 對數據聚類進行市場區隔 |
