Practical Data Science with R pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Manning Publications

作者:Nina Zumel

出品人:

页数:416

译者:

出版时间:2014-4-13

价格:USD 49.99

装帧:Paperback

isbn号码:9781617291562

丛书系列:

图书标签:

• R
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好的，这是一本名为《深入理解数据挖掘与机器学习》的图书简介，旨在全面覆盖现代数据科学领域的核心概念、工具和实践方法，但不涉及您提到的特定书籍内容。 --- 图书简介：《深入理解数据挖掘与机器学习》 导言：数据洪流中的导航指南 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动决策、创新和商业成功的核心资产。然而，原始数据本身并无价值，其内在的洞察力需要通过严谨的方法论和强大的技术工具才能被揭示。《深入理解数据挖掘与机器学习》正是为那些渴望掌握从海量数据中提取知识、构建预测模型并驱动实际业务价值的专业人士和学者量身打造的权威指南。 本书超越了基础的统计学介绍，深入探讨了现代数据科学的两个核心支柱：数据挖掘（Data Mining）和机器学习（Machine Learning）。我们致力于提供一个完整、连贯的学习路径，涵盖从数据获取、预处理、特征工程，到模型选择、训练、评估，直至最终的模型部署和结果解释的全过程。 第一部分：数据科学的基石与准备 本部分重点奠定坚实的基础，确保读者理解数据科学项目的生命周期和高质量数据的关键性。 第一章：数据科学思维与项目生命周期 本章首先界定了数据科学与其他相关学科（如统计学、计算机科学）的区别与联系。我们将详细阐述标准的数据科学项目流程，包括问题定义、数据采集、探索性数据分析（EDA）、建模、验证与部署。重点强调业务理解在驱动技术选择中的决定性作用。 第二章：数据获取、清洗与转换 真实世界的数据往往是混乱、不完整且充满噪声的。本章深入探讨有效的数据获取策略，包括数据库查询（SQL基础）、API交互和网络爬虫的基本原理。随后，我们将聚焦于数据清洗的艺术，处理缺失值、异常值检测与填补策略（如多重插补法）。数据转换技术，如规范化（Normalization）和标准化（Standardization），将被系统介绍，为后续的建模做好准备。 第三章：探索性数据分析（EDA）的精髓 EDA是理解数据的“侦探工作”。本章详细阐述了单变量、双变量及多变量分析的技术。我们不仅展示如何使用直方图、箱线图、散点图等经典可视化工具，更侧重于如何通过这些视图发现数据中的模式、相关性和潜在的数据质量问题。同时，本章会介绍如何利用先进的降维可视化技术（如t-SNE）来探索高维数据的结构。 第四章：特征工程：模型性能的催化剂 特征工程被誉为数据科学的“魔法”。本章将深入探讨如何根据业务知识和数据特性构造新的、更具预测能力的特征。内容涵盖类别变量的编码策略（如独热编码、目标编码）、文本特征的提取（TF-IDF, N-gram）、时间序列特征的创建，以及如何利用特征交叉来捕捉非线性关系。 第二部分：经典与前沿的机器学习算法 本部分是本书的核心，系统地介绍了机器学习领域中具有里程碑意义的算法，并根据学习任务（监督、无监督、强化）进行分类讲解。 第五章：监督学习：回归的艺术与实践 本章从基础的线性回归模型开始，探讨最小二乘法的原理及其局限性。随后，转向正则化回归技术——岭回归（Ridge）、Lasso和弹性网络（Elastic Net），解释它们如何通过惩罚机制有效控制过拟合。本章还将涉及非线性回归模型，如广义加性模型（GAMs）。 第六章：监督学习：分类的基石 本章详细剖析了逻辑回归模型，理解其概率解释。随后，深入讲解基于树的学习方法，包括决策树（Decision Trees）的构建、剪枝策略和信息增益/基尼不纯度的计算。对于更复杂的分类任务，将介绍支持向量机（SVM）的核技巧，理解其在高维空间中的决策边界构造。 第七章：集成学习：提升预测的威力 集成学习是现代机器学习竞赛中的常胜法宝。本章首先解释了Bagging（如随机森林 Random Forests）和Boosting（如AdaBoost）的基本思想。重点篇幅将用于讲解梯度提升机（GBM），并详细分析XGBoost、LightGBM等高效实现版本的内部机制、参数调优和优化技巧。 第八章：无监督学习：模式发现与结构揭示 无监督学习旨在从数据本身发现隐藏的结构。本章将介绍聚类算法，包括K-Means、DBSCAN，以及层次聚类。同时，我们将探讨降维技术，如主成分分析（PCA）的数学原理，以及用于特征提取的非负矩阵分解（NMF）。 第九章：神经网络与深度学习导论 本章为读者构建通往深度学习世界的桥梁。内容从感知机（Perceptron）讲起，逐步构建多层感知机（MLP）。我们将解释反向传播算法（Backpropagation）的机制，并介绍激活函数（ReLU, Sigmoid）的选择。本章将侧重于理论理解，为后续专业深度学习书籍做铺垫。 第三部分：模型评估、验证与实际应用 模型构建只是过程的一部分，如何客观评估模型性能并确保其在真实世界中稳健运行至关重要。 第十章：模型评估与性能度量 本章是确保模型可靠性的关键。我们将区分各种评估指标，如准确率、召回率、F1分数、精确率-召回率曲线（PR Curve）和ROC曲线及AUC值。针对回归问题，将分析RMSE、MAE和$R^2$的适用场景。此外，我们将深入讨论交叉验证（Cross-Validation）的各种策略（K折、分层K折、留一法），以获得稳健的性能估计。 第十一章：模型选择与超参数优化 如何找到最佳的模型配置是一个挑战。本章介绍系统性的超参数调优方法，包括网格搜索（Grid Search）、随机搜索（Random Search）以及更高效的贝叶斯优化（Bayesian Optimization）方法。此外，还将讨论模型正则化技术（L1/L2）在防止过拟合中的作用。 第十二章：可解释性与模型部署（MLOps基础） 在许多关键领域，模型不仅要准确，还必须“可解释”。本章将介绍模型可解释性（XAI）技术，如特征重要性（Feature Importance）、个体条件期望（ICE）图和SHAP值，以增强模型决策的透明度。最后，我们将简要介绍将训练好的模型封装、版本控制并投入实际生产环境（部署）的基础概念和流程。 结语：迈向数据驱动的未来 《深入理解数据挖掘与机器学习》旨在成为读者持续学习和实践的宝贵参考。通过结合严谨的理论推导和丰富的实际案例分析，本书将帮助您建立一个全面的数据科学知识体系，使您能够自信地应对从原始数据到商业洞察的每一个挑战。掌握本书所授之术，您将能够驾驭复杂的数据集，构建高预测能力的智能系统，真正实现数据驱动的决策制定。

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值得一读。查了一下，有趣的是，如同O'Reilly'封面用的全是动物图案，Manning这套技术书封面用的是Camille Bonnard搜集并编辑的Costumes Historiques中的插图。

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deployment 部分正在研读，适合进阶

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比较与时俱进的R入门书。

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