从统计学观点出发,以数理统计为基础,全面系统地介绍了机器学习的主要方法。 根据全新设计的学习路线图编写,注重夯实理论基础,更便于深化对知识点的理解,建立系统性的全局观。 对机器学习所涉及的数学基础进行了完整的解释和必要的铺垫,更便于读者对深化相关知识的理解。
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经典统计理论和机器学习的方法为数据挖掘提供了必要的分析技术。本书系统地介绍统计分析和机器学习的领域中*为重要和流行的多种技术及其基本原理,在详解有关算法的基础上,结合大量R语言实例演示了这些理论在实践中的使用方法。具体内容被分成三个部分,即R语言编程基础、基于统计的数据分析方法以及机器学习的理论。统计分析与机器学习的部分又具体介绍了参数估计、假设检验、极大似然估计、非参数检验方法(包括列联分析、符号检验、符号秩检验等)、方差分析、线性回归(包括岭回归和Lasso方法)、逻辑回归、支持向量机、聚类分析(包括K均值算法和EM算法)和人工神经网络等内容。同时,统计理论的介绍也为深化读者对于后续机器学习的部分的理解提供了很大助益。知识结构和阅读进度的安排上既兼顾了循序渐进的学习的规律,亦统筹考虑
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在大数据时代,无论是数据科学家、机器学习研究者,抑或是普通编程开发人员都不可或缺地需要用到与概率论相关的知识。本书创新性地从游戏的角度介绍了概率、统计、决策论和博弈论中的重要概念。借由玩乐所使用的纸牌、骰子、以及彩票等习以为常的事物,作者为广大读者贡献了一本自学参考的绝佳教材,只要具备一般的中学数学基础就能轻松阅读该书并深刻理解其中所阐述的概念与原理。
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