图书介绍
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- 吕晓玲，宋捷主编 著
- 出版社： 北京：中国人民大学出版社
- ISBN：9787300264066
- 出版时间：2019
- 标注页数：332页
- 文件大小：35MB
- 文件页数：344页
- 主题词：数据处理；机器学习
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图书目录
第1章 概述1
1.1名词演化1
1.2基本内容2
1.3数据智慧4
第2章 线性回归方法7
2.1多元线性回归7
2.2压缩方法：岭回归与Lasso16
2.3 Lasso模型的求解与理论性质22
2.4损失函数加罚的建模框架27
2.5上机实践：R32
2.6上机实践：Python40
第3章 线性分类方法52
3.1分类问题综述与评价准则52
3.2 Logistic回归55
3.3线性判别59
3.4上机实践：R62
3.5上机实践：Python72
第4章 模型评价与选择80
4.1基本概念80
4.2理论方法83
4.3数据重利用方法87
4.4上机实践：R90
4.5上机实践：Python97
第5章 决策树与组合方法103
5.1决策树103
5.2 Bagging106
5.3 Boosting111
5.4随机森林125
5.5上机实践：R127
5.6上机实践：Python141
第6章 神经网络与深度学习152
6.1神经网络153
6.2深度信念网165
6.3卷积神经网络173
6.4上机实践：R185
6.5上机实践：Python192
第7章 支持向量机217
7.1线性可分支持向量机217
7.2软间隔支持向量机220
7.3一些拓展224
7.4上机实践：R227
7.5上机实践：Python229
第8章 聚类分析238
8.1基于距离的聚类238
8.2基于模型和密度的聚类243
8.3稀疏聚类247
8.4双向聚类250
8.5上机实践：R255
8.6上机实践：Python262
第9章 推荐系统269
9.1基于邻居的推荐270
9.2潜在因子与矩阵分解算法275
9.3上机实践：R279
9.4上机实践：Python284
第10章 大数据案例分析286
10.1智能手机用户监测数据案例分析286
10.2美国航空数据案例分析300
10.3美国纽约公共自行车数据案例分析314
参考文献328