- 数学推导看不懂：对核心算法提供详尽且不跳跃的数学推导，辅以直观文字解释，降低理解门槛。
- 原理与代码脱节：结合R语言给出配套代码与经典案例，让你边学原理边动手实现，做到知行合一。
- 缺乏编程基础：从零开始讲解R语言操作，不要求编程经验，帮助零基础读者快速上手。
- 算法选择困难：系统介绍各学科常用机器学习算法及其适用场景，帮你根据问题选择合适的模型。
- 概念抽象难记：用生动语言与大量插图直观解释机器学习原理，把复杂概念讲得通俗易懂。
★★★
中级
入门初级中级进阶高级
- 经济管理类研究生：需要运用机器学习方法做实证研究，本书兼顾原理与R语言实操。
- 理工科高年级本科生：选修机器学习或数据挖掘课程，需要一本原理与代码并重的教材。
- 数据分析从业者：希望从统计方法转向机器学习，借助R语言快速落地实际分析任务。
- 零编程基础学习者：具备微积分、线代与概率统计基础，但无编程经验，想系统入门机器学习。
- 补齐先修知识：阅读前确认微积分、线性代数与概率统计基础扎实，否则先复习相关内容。
- 边读边敲代码：每章R代码务必亲手运行，观察输出结果，理解参数变化对模型的影响。
- 重视数学推导：不要跳过推导过程，结合文字解释理解每一步的来龙去脉。
- 按章节循序渐进：从回归到分类再到聚类与降维，按顺序学习，避免直接跳到深度学习。
- 完成综合案例：最后一章的综合案例是对全书知识的整合，建议独立复现后再对照答案。
- 算法原理：掌握回归、分类、聚类、降维等核心机器学习算法的数学原理与直观含义。
- R语言技能：从零掌握R语言数据处理与建模操作，能独立完成完整分析流程。
- 建模能力：能够针对实际问题选择合适算法，完成数据预处理、建模、评估与调优。
- 数学功底：通过详尽推导加深对机器学习背后数学机制的理解，不再停留于调包。
- 实战经验：通过经典案例积累从数据到模型落地的完整项目经验。
📖 书籍简介
ISBN编号: 9787040551396
书名: 机器学习及R应用
作者: 陈强
定价: 68.00元
开本: 16开
是否是套装: 否
出版社名称: 高等教育出版社
本书对于机器学习的核心方法，进行了深入而详细的介绍，并特别关注各学科常用的算法。**特色在于力图以生动的语言、较多的插图与大量的实例来直观地解释机器学习的原理。同时，结合流行的R语言，及时地介绍相应的软件作与经典案例，为读者提供“一站式”服务。本书还提供详尽的数学推导，尽量避免跳跃，并辅以直观的文字解释。对于看似复杂的机器学习原理，则删繁就简，娓娓道来，让读者渐入佳境。
本书适合普通高等学校经济管理类以及理工类等的高年级本科生和研究生使用。先修课包括微积分、线性代数与概率统计，但不要求有编程或R语言经验。本书将从零开始，让读者快速体会到R语言的美妙与威力。
📑 章节目录
- 机器学习概述与R语言入门
- 数据预处理与探索性分析
- 线性回归与正则化方法
- 逻辑回归与分类问题
- 决策树与集成学习
- 支持向量机
- 聚类分析：K均值与层次聚类
- 降维方法：主成分分析与因子分析
- 神经网络与深度学习初步
- 模型评估、选择与调优
- 文本挖掘与自然语言处理入门
- 综合案例：从数据到模型落地
