书目信息 |
| 题名： |
机器学习与R语言
|
|
| 作者： | 兰茨 著 ；许金炜 ， 李洪成 ， 潘文捷 译 | |
| 分册： | ||
| 出版信息： | 北京 机械工业出版社 2021.06 |
|
| 页数： | X, 294页 | |
| 开本： | 26cm | |
| 丛书名： | 数据科学与工程技术丛书 | |
| 单 册： | ||
| 中图分类： | TP181 ， TP312R | |
| 科图分类： | ||
| 主题词： | 机器学习--ji qi xue xi , 程序语言--cheng xu yu yan--程序设计 | |
| 电子资源： | ||
| ISBN： | 978-7-111-68457-2 | |
| 000 | 02245nam 2200361 450 | |
| 001 | 202021191849 | |
| 005 | 20211025120130.0 | |
| 010 | @a978-7-111-68457-2@dCNY99.00 | |
| 100 | @a20210919d2021 em y0chiy50 ea | |
| 101 | 1 | @achi@ceng |
| 102 | @aCN@b110000 | |
| 105 | @aa z 000yy | |
| 106 | @ar | |
| 200 | 1 | @a机器学习与R语言@Aji qi xue xi yu R yu yan@f(美) 布雷特·兰茨著@d= Machine learning with R@fBrett Lantz@g许金炜, 李洪成, 潘文捷译@zeng |
| 210 | @a北京@c机械工业出版社@d2021.06 | |
| 215 | @aX, 294页@c图@d26cm | |
| 225 | 2 | @a数据科学与工程技术丛书@Ashu ju ke xue yu gong cheng ji shu cong shu |
| 305 | @a原书第3版译出 | |
| 306 | @a由Packt Publishing授权出版 | |
| 314 | @a布雷特·兰茨, 在应用创新的数据方法来理解人类的行为方面有十余年经验。他最初是一名社会学家, 在研究一个包含青少年社交网络资料的大型数据库时, 他就开始陶醉于机器学习。他是一位DataCamp讲师, 经常在世界各地的机器学习会议和研讨会上进行演讲。他致力于研究数据科学在体育、自动驾驶汽车、外语学习和时尚等领域的应用, 并维护dataspelunking.com这个网站, 该网站致力于分享有关探寻数据中所蕴含的洞察的知识。 | |
| 330 | @a本书共12章: 第1章介绍机器学习的基本概念和理论, 并介绍用于机器学习的R软件环境的准备 ; 第2章介绍如何应用R来管理数据, 进行数据的探索分析和数据可视化 ; 第3-9章介绍典型的机器学习算法, 包括k近邻分类算法、朴素贝叶斯算法、决策树和规则树、回归预测、黑盒算法 —— 神经网络和支持向量机、关联分析、k均值聚类, 并给出大量的实际案例和详细的分析步骤, 例如乳腺癌的判断、垃圾短信的过滤、贷款违约的预测、毒蘑菇的判别、医疗费用的预测、建筑用混凝土强度的预测、光学字符的识别、超市购物篮关联分析以及市场细分等 ; 第10章介绍模型性能评价的原理和方法 ; 第11章给出提高模型性能的几种常用方法 ; 第12章讨论用R进行机器学习时可能遇到的一些高级主题, 如特殊形式的数据、大数据集的处理、并行计算和GPU计算等技术。 | |
| 410 | 0 | @12001 @a数据科学与工程技术丛书 |
| 500 | 10 | @aMachine learning with R@mChinese |
| 606 | 0 | @a机器学习@Aji qi xue xi |
| 606 | 0 | @a程序语言@Acheng xu yu yan@x程序设计 |
| 690 | @aTP181@v5 | |
| 690 | @aTP312R@v5 | |
| 701 | 1 | @a兰茨@Alan ci@g(Lantz, Brett)@4著 |
| 702 | 0 | @a许金炜@Axu jin wei@4译 |
| 702 | 0 | @a李洪成@Ali hong cheng@4译 |
| 702 | 0 | @a潘文捷@Apan wen jie@4译 |
| 801 | 0 | @aCN@c20210909 |
| 905 | @a河南城建学院图书馆@dTP181@eL036 | |
| 机器学习与R语言/(美) 布雷特·兰茨著= Machine learning with R/Brett Lantz/许金炜, 李洪成, 潘文捷译.-北京：机械工业出版社，2021.06 |
| X, 294页：图；26cm.-(数据科学与工程技术丛书) |
| ISBN 978-7-111-68457-2：CNY99.00 |
| 本书共12章: 第1章介绍机器学习的基本概念和理论, 并介绍用于机器学习的R软件环境的准备 ; 第2章介绍如何应用R来管理数据, 进行数据的探索分析和数据可视化 ; 第3-9章介绍典型的机器学习算法, 包括k近邻分类算法、朴素贝叶斯算法、决策树和规则树、回归预测、黑盒算法 —— 神经网络和支持向量机、关联分析、k均值聚类, 并给出大量的实际案例和详细的分析步骤, 例如乳腺癌的判断、垃圾短信的过滤、贷款违约的预测、毒蘑菇的判别、医疗费用的预测、建筑用混凝土强度的预测、光学字符的识别、超市购物篮关联分析以及市场细分等 ; 第10章介绍模型性能评价的原理和方法 ; 第11章给出提高模型性能的几种常用方法 ; 第12章讨论用R进行机器学习时可能遇到的一些高级主题, 如特殊形式的数据、大数据集的处理、并行计算和GPU计算等技术。 |
| ● |
| 相关链接 |
|
|
|
正题名：机器学习与R语言
索取号：TP181/L036
预约/预借
| 序号 | 登录号 | 条形码 | 馆藏地/架位号 | 状态 | 备注 |
| 1 | 1540745 | 215407450 | 自科库301/301自科库 39排4列2层/ [索取号:TP181/L036] | 在馆 | |
| 2 | 1540746 | 215407469 | 自科库301/301自科库 39排4列2层/ [索取号:TP181/L036] | 在馆 |