《精通机器学习-基于R PDF ——带完整书签》


本资料所属分类: 电脑 编程开发 人工智能 更新时间:2019年6月03日 如不能下载,请查看怎样下载

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第1章重新制作了流程图,更正了一个无意中的输入错误,并新增了一些方法。

第2章改进了代码,并给出了更美观的图表,此外基本与第1版一致。

第3章改善并精简了代码。增加了多元自适应回归样条模型,这是我最喜欢的技术之一,它的效果非常好,可以处理非线性问题,而且易于解释。我将它作为基础模型,将其他模型作为“挑战者”,看看其他模型能否在性能上超过样条模型。

第4章不但介绍了回归模型中的特征选择技术,还包括了分类模型中的特征选择技术。

第5章梳理并精简了代码。

第6章增加了XGBOOST扩展包提供的流行技术,还增加了使用随机森林作为特征选择工具的技术。

第7章更新了一些深度学习方法的信息,并改进了使用H2O软件包的代码,包括超参数搜索技术。

第8章新增了使用随机森林进行无监督学习的方法。

第9章使用了新的数据集,新增了样本外预测的方法。

第10章新增了序列分析方法,我发现这种方法越来越重要,特别是在营销领域。

第11章属于全新内容,使用了若干个非常棒的软件包。

第12章添加了另外几年的气候数据,以及对几种不同因果关系测试方法的演示。

第13章增加了数据,改进了代码。

第14章也是新内容,帮助你在云上简单而又快速地获取R。
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