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机器学习  实用案例解析
  • 作 者:(美)康威著
  • 出 版 社:北京:机械工业出版社
  • 出版年份:2013
  • ISBN:9787111417316
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前言 1

第1章使用R语言 9

R与机器学习 10

第2章数据分析 36

分析与验证 36

什么是数据 37

推断数据的类型 40

推断数据的含义 42

数值摘要表 43

均值、中位数、众数 44

分位数 46

标准差和方差 47

可视化分析数据 49

列相关的可视化 68

第3章分类:垃圾过滤 77

非此即彼:二分类 77

漫谈条件概率 81

试写第一个贝叶斯垃圾分类器 82

第4章排序:智能收件箱 97

次序未知时该如何排序 97

按优先级给邮件排序 98

实现一个智能收件箱 102

第5章回归模型:预测网页访问量 128

回归模型简介 128

预测网页流量 142

定义相关性 152

第6章正则化:文本回归 155

数据列之间的非线性关系:超越直线 155

避免过拟合的方法 164

文本回归 174

第7章优化:密码破译 182

优化简介 182

岭回归 188

密码破译优化问题 193

第8章PCA:构建股票市场指数 203

无监督学习 203

主成分分析 204

第9章MDS:可视化地研究参议员相似性 212

基于相似性聚类 212

如何对美国参议员做聚类 219

第10章kNN:推荐系统 229

k近邻算法 229

R语言程序包安装数据 235

第11章分析社交图谱 239

社交网络分析 239

用黑客的方法研究Twitter的社交关系图数据 244

分析Twitter社交网络 252

第12章模型比较 270

SVM:支持向量机 270

算法比较 280

参考文献 287

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