机器学习与数据科学(基于R的统计学习方法)

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「摘要：」

本书由美籍学者 Daniel D. Gutierrez 编著，2017 年由人民邮电出版社出版，ISBN 9787115452405，全面介绍了基于 R 环境的统计学习方法，涵盖数据获取、预处理、探索性分析、监督学习、非监督学习以及模型评估等模块，既具理论深度，又兼具实践案例，适合数据科学和机器学习领域的学生与研究人员深入研习🔍。

概述

《机器学习与数据科学（基于R的统计学习方法）》聚焦于利用 R 语言及其生态系统，帮助读者掌握从数据采集到模型部署的完整流程📊。全书按照“问题—数据—模型—评估—部署”的思路展开，深入浅出地介绍了各类主流算法在 R 中的实现与应用，同时辅以丰富的实例和代码示例，使读者在实践中巩固理论。

主要内容结构

第 1 章：机器学习综述

「1.1 机器学习分类」：对监督学习、非监督学习、半监督学习等方法进行了系统阐述📖。
「1.2 实际案例」：通过 Netflix 推荐系统、金融算法挑战赛等经典案例，展示了统计学习技术在现实问题中的落地应用🎯。
「1.3 流程与方法」：详细说明了完整的数据科学工作流程，包括问题定义、数据获取、模型选择、结果评估与上线部署等环节🔄。

第 2 章：R 环境与数据处理

「2.1 R 基础与 RStudio」：介绍了 R 语言的基本语法、RStudio IDE 的使用技巧，以及如何管理项目和包依赖💻。
「2.12 读取 Twitter 数据」：以社交媒体数据为例，演示了使用 twitteR 包进行 OAuth 鉴权、API 调用及数据清洗的全流程。

第 3 章及后续：模型与评估

「监督学习」：线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机等算法在 R 中的实践🧮。
「非监督学习」：聚类分析、主成分分析、降维方法等技术的实现与应用📈。
「模型评估与调优」：交叉验证、ROC 曲线、精确率-召回率分析以及超参数优化策略等内容详尽呈现⏱️。

特色与优势

「实战导向」：全书示例均基于真实数据集，并提供完整 R 代码，帮助读者快速上手，实现零到一的学习闭环🚀。 ([Amazon][3])
「理论结合」：每章均在呈现代码前后深入剖析底层数学原理，使读者不仅“会用”，更“究其根源”🔬。
「工具生态」：覆盖了 dplyr、ggplot2、caret 等主流 R 包，并演示如何整合 RMarkdown、Shiny 等工具进行报告与可视化展示📊。
「案例多样」：领域包含电商推荐、金融风控、文本分析、图像处理等，兼顾学术研究与工业应用🤖。

适用读者

「学生」：统计、计算机、数据科学等相关专业本科生与研究生，可作为课程辅导教材或项目实践参考📚。
「科研人员」：需要在 R 环境中实现新算法或复现实验结果的研究者，可快速定位算法实现与调参技巧🔍。
「行业从业者」：数据分析师、数据工程师、机器学习工程师等，即便无深厚编程基础，也能通过本书完成从入门到精通的跨越💼。

结语

总体而言，《机器学习与数据科学（基于R的统计学习方法）》以其系统性、实践性与可读性兼备的特点，为从入门到深入的读者提供了极具价值的参考📖。无论是攻读学位的学生，还是致力于科研与工程应用的专业人士，都能从中汲取丰富的知识与经验，从而在机器学习与数据科学领域取得更大突破。🎓

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机器学习与数据科学
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