内容简介
本书通过一系列真实的案例，带领读者深入理解机器学习在实际问题中的应用。作者Drew Conway和John Myles White是数据科学领域的资深专家，他们从实践出发，详细讲解了如何使用机器学习方法解决现实世界中的挑战。
书中涵盖了分类、回归、聚类、降维等经典算法，并附有具体的R语言实现代码。每个案例都从问题定义开始，逐步展示数据探索、特征工程、模型选择、评估与优化的完整过程。读者将学会如何根据业务场景选择合适的机器学习技术，并避免常见的陷阱。
本书适合有一定编程基础的数据分析师、研究人员和软件工程师阅读，既能帮助初学者建立项目实战思维，也能为有经验的从业者提供实用参考。通过案例学习，读者可以快速掌握将机器学习应用于商业、金融、社交网络等领域的核心技能。
目录
作者介绍
译者介绍
O’Reilly Media, Inc.介绍
业界评论
译者序
致机器学习的黑客们
本书的组织结构
本书约定
示例代码的使用
联系我们
第1章 使用R语言
R与机器学习
第2章 数据分析
分析与验证
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
译者介绍
O’Reilly Media, Inc.介绍
业界评论
译者序
致机器学习的黑客们
本书的组织结构
本书约定
示例代码的使用
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第1章 使用R语言
R与机器学习
第2章 数据分析
分析与验证
什么是数据
推断数据的类型
推断数据的含义
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均值、中位数、众数
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