R数据科学实战(第2版) 是一本针对数据科学的实践指南,重点介绍了使用R语言和统计程序包处理结构化或表格数据的相关技术,着重介绍了机器学习的技术。
在《R数据科学实战》(第2版)这本书中,作者用了一些篇幅描述了什么是数据科学、数据科学家是如何解决问题的,以及对他们工作的描述。其中,包括对经典监督学习方法(如线性回归和逻辑回归)的详细描述。我们喜欢本书的调研式风格,以及使用的大量的竞赛获奖方法和程序包的示例(如随机森林和xgboost)。本书涵盖了非常有用的、可共享的经验和实践建议。我们注意到,在本书中甚至包括了我们自己使用过的一-些技巧,例如使用随机森林变量重要性进行初始变量的筛选。
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R数据科学实战 (美)尼娜·祖梅尔(Nina Zumel),(美)约翰·蒙特(John Mount)著 清华大学出版社
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