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機器學習與R語言實戰(簡體書)
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機器學習與R語言實戰(簡體書)

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本書共11章。第1章介紹如何創建一個可用的R環境和基本的R命令;第2章講述如何使用R語言進行探索性資料分析;第3章重點探討資料採樣和概率分佈的概念;第4章探討因變數和解釋變數集合之間的線性關係;第5章介紹基於樹的分類器:K近鄰分類器、邏輯回歸分類器以及樸素貝葉斯分類器;第6章神經網路和支援向量機;第7章展示一些模型評估的方法;第8章探討集成分類器;第9章講述多種聚類演算法;第10章介紹關聯分析和序列挖掘;第11章介紹如何從原始變數中選擇和抽取特徵;第12章討論大資料分析(R和Hadoop)。

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