机器学习实战:使用R、tidyverse和mlr 机器学习算法工具箱,以图形化、非数学的方式介绍常用算法的原理、实现与适用场景。源代码获取见书封底二维码。
为什么使用R语言进行机器学习? R和Python是两种常用的数据科学语言,两种语言并没有优势,各有所长。Python是更通用的编程语言,先进的深度学习方法更容易通过使用Python来编写实现。R语言擅长数据分析、统计建模,有简化数据科学任务的tidyverse程序包。 为什么要用mlr程序包? R语言中机器学习算法的通用接口,类似于Python的scikit-learn库。 为什么要用tidyverse程序包? 数据处理是机器学习中耗时和复杂的部分,tidyverse程序包可以使数据的处理、转换和可视化变得简单、合理且可复制,大大简化了数据整理的过程。
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