图书介绍
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- DREW CONWAY，JOHN MYLES WHITE著；林威仰译 著
- 出版社： 碁峰资讯股份有限公司
- ISBN：9789863475934
- 出版时间：2015
- 标注页数：305页
- 文件大小：40MB
- 文件页数：320页
- 主题词：
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图书目录
第一章 使用R语言1
R语言与机器学习2
下载与安装4
整合开发环境与文字编辑器8
R语言套件载入与安装9
R语言基本介绍12
R语言延伸阅读27
第二章 资料探索29
资料探索与资料验证29
何谓资料？30
猜测资料栏位的型态33
推断资料涵义36
数值总结36
平均数、中位数与众数37
分位数39
标准差与变异数40
视觉化资料探索43
视觉化呈现资料栏位关联性60
第三章 文本分类：垃圾邮件判断71
非此即彼：二分法71
条件机率75
尝试撰写贝氏垃圾邮件分类器76
建立分类器并测试难判别正常邮件83
测试各种邮件型态86
改善结果88
第四章 项目排序：优先收件匣91
如何在未知顺序的情况下进行排序？91
以优先性对电子邮件进行排序92
电子邮件优先性93
撰写优先收件匣96
撷取邮件属性的指令97
设计权重计算策略以进行排序104
以信件群组活跃度定义权重110
训练并测试邮件排序演算法114
第五章 回归分析：预测网页浏览人次125
回归分析简介125
模型根据125
以虚变数进行回归129
浅谈线性回归131
预测网页流量139
定义相关性150
第六章 正则化：文本回归153
栏位之间的非线性关联性153
多项式回归简介156
过度拟合的避免方法163
以正则化避免过度拟合168
文本回归173
逻辑回归前来解救176
第七章 最佳化：破解密码181
最佳化导论181
山脊型回归（Ridge Regression）188
将破解密码视为最佳化问题192
第八章 PCA：建立股价指数203
非监督式学习203
第九章 MDS：视觉化呈现美国参议员相似度213
根据相似度进行分群（Clustering ）213
距离测度与MDS的简介214
美国参议员如何分群？219
分析参议员唱名表决资料（第101至111届国会）221
第十章 kNN：推荐系统231
最近相邻演算法（k-Nearest Neighbors Algorithm）231
R套件安装资料237
第十一章 分析社群关系图243
社群网路分析243
图式思考246
骇入Twitter社群资料247
使用Google SocialGraph API250
Twitter网路图分析255
区域社群结构256
使用Gephi对Twitter网路图的分群结果绘图260
建立「可能想关注的对象」推荐系统268
第十二章 模型比较275
SVM：支援向量机275
演算法比较285
参考文献293
索引295