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机器学习：实用案例解析 (O'Reilly精品图书系列) - （美）DrewConwayJohnMylesWhite

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2022-02-24 13:20:14

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译者介绍
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封面介绍
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O'Reilly Media, Inc.介绍
- 业界评论
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译者序
译者序
前言
- 本书的组织结构
- 本书约定
- 示例代码的使用
- 联系我们
- 致谢
前言
- 本书的组织结构
- 本书约定
- 示例代码的使用
- 联系我们
- 致谢
第1章　使用R语言
- R与机器学习
- 集成开发环境和文本编辑器
- 安装和加载R程序包
- 机器学习中的R基础
- 深入学习R的参考书目
第1章使用R语言
- R与机器学习
第2章　数据分析
- 什么是数据
- 推断数据的类型
- 推断数据的含义
- 数值摘要表
- 均值、中位数、众数
- 分位数
- 标准差和方差
- 可视化分析数据
- 列相关的可视化
第2章数据分析
- 什么是数据
- 推断数据的类型
- 推断数据的含义
- 数值摘要表
- 均值、中位数、众数
- 分位数
- 标准差和方差
- 可视化分析数据
- 列相关的可视化
第3章　分类：垃圾过滤
- 漫谈条件概率
- 试写第一个贝叶斯垃圾分类器
- 用所有邮件类型测试分类器
- 效果改进
第3章分类：垃圾过滤
- 漫谈条件概率
- 试写第一个贝叶斯垃圾分类器
  - 用所有邮件类型测试分类器
  - 效果改进
第4章　排序：智能收件箱
- 按优先级给邮件排序
- 实现一个智能收件箱
- 设计用于排序的权重计算策略
- 邮件线程活跃度的权重计算
- 训练和测试排序算法
第4章排序：智能收件箱
- 按优先级给邮件排序
- 实现一个智能收件箱
第5章　回归模型：预测网页访问量
- 使用虚拟变量的回归模型
- 线性回归简介
- 预测网页流量
- 定义相关性
第5章回归模型：预测网页访问量
- 使用虚拟变量的回归模型
- 预测网页流量
- 线性回归简介
- 定义相关性
第6章　正则化：文本回归
- 避免过拟合的方法
- 文本回归
第6章正则化：文本回归
- 避免过拟合的方法
- 文本回归
第7章　优化：密码破译
- 岭回归
- 密码破译优化问题
第7章优化：密码破译
- 岭回归
- 密码破译优化问题
第8章　PCA：构建股票市场指数
- 主成分分析
第8章 PCA：构建股票市场指数
- 主成分分析
第9章　MDS：可视化地研究参议员相似性
- 如何对美国参议员做聚类
第9章 MDS：可视化地研究参议员相似性
- 如何对美国参议员做聚类
第10章　kNN：推荐系统
- R语言程序包安装数据
第10章 kNN：推荐系统
- R语言程序包安装数据
第11章　分析社交图谱
- 用黑客的方法研究Twitter的社交关系图数据
- 分析Twitter社交网络
- 使用Gephi可视化Twitter聚类网络
- 建立“感兴趣的人”引擎
第11章分析社交图谱
- 用黑客的方法研究Twitter的社交关系图数据
- 分析Twitter社交网络
  - 使用Gephi可视化Twitter聚类网络
  - 建立“感兴趣的人”引擎
第12章　模型比较
- 算法比较
第12章模型比较
- 算法比较
参考文献
- 论文
参考文献
- 论文

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