具体描述
数据科学家目前是北美最热门的职业之一，平均年薪突破10万美元。但数据科学并不是一个低门槛的行业，除了对数学、统计、计算机等相关领域的技术要求以外，还要相关应用领域的知识。《套路！机器学习：北美数据科学家的私房课》的写作对象是那些现在从事数据分析相关行业，或者之后想从事数据分析行业的人，意在为实践者提供数据科学家这门职业的相关信息。读者可以从阅读中了解到数据科学能解决的问题，数据科学家需要的技能，及背后的“分析哲学”。对于新手而言，一开始就直奔艰深的理论，很容易因为困难而失去兴趣最终放弃。因此《套路！机器学习：北美数据科学家的私房课》倡导的是一种循序渐进的启发教学路径，着重在于数据科学的实际应用，让读者能够重复书中的结果，学习数据分析技能最好的方式是实践！为了平衡理论和应用，书中包括了一些选学小节，用来介绍更多的模型数理背景或给出必要的参考资料来源。抽丝剥茧介绍技术内核，帮助大家知其然，同时知其所以然。
希望笔者在北美从事数据科学工作多年踏遍大大小小不计其数的坑换来的经验，能够帮助读者更加顺利地成为数据科学家！
作者简介
目录信息
1.1 什么是数据科学 3
1.2 什么是数据科学家 5
1.2.1 数据科学家需要的技能 6
1.2.2 数据科学算法总结 10
1.3 数据科学可以解决什么问题 20
1.3.1 前提要求 20
1.3.2 问题种类 22
1.4 小结 25
第2章 数据集 26
2.1 服装消费者数据 26
2.2 航空公司满意度调查 33
2.3 生猪疫情风险预测数据 37
第3章 数据分析流程 41
3.1 从问题到数据 42
3.2 从数据到信息 44
3.3 从信息到行动 46
第4章 数据预处理 47
4.1 介绍 47
4.2 数据清理 50
4.3 缺失值填补 52
4.3.1 中位数或众数填补 53
4.3.2 K-近邻填补 54
4.3.3 装袋树填补 56
4.4 中心化和标量化 56
4.5 有偏分布 59
4.6 处理离群点 63
4.7 共线性 66
4.8 稀疏变量 70
4.9 编码名义变量 71
4.10 小结 73
第5章 数据操作 75
5.1 数据读写 76
5.1.1 取代传统数据框的tibble对象 76
5.1.2 高效数据读写：readr包 80
5.1.3 数据表对象读取 83
5.2 数据整合 91
5.2.1 base包：apply() 91
5.2.2 plyr包：ddply()函数 93
5.2.3 dplyr包 96
5.3 数据整形 102
5.3.1 reshape2包 102
5.3.2 tidyr包 105
5.4 小结 107
第6章 基础建模技术 109
6.1 有监督和无监督 109
6.2 误差及其来源 111
6.2.1 系统误差和随机误差 111
6.2.2 因变量误差 117
6.2.3 自变量误差 121
6.3 数据划分和再抽样 122
6.3.1 划分训练集和测试集 123
6.3.2 重抽样 131
6.4 小结 135
第7章 模型评估度量 136
7.1 回归模型评估度量 136
7.2 分类模型评估度量 139
7.2.1 Kappa统计量 141
7.2.2 ROC曲线 143
7.2.3 提升图 145
7.3 小结 146
第8章 特征工程 148
8.1 特征构建 149
8.2 特征提取 152
8.2.1 初步探索特征 153
8.2.2 主成分分析 158
8.2.3 探索性因子分析 163
8.2.4 高维标度化 167
8.2.5 知识扩展：3种降维特征提取方法的理论 171
8.3 特征选择 177
8.3.1 过滤法 178
8.3.2 绕封法 188
8.4 小结 195
第9章 线性回归及其衍生 196
9.1 普通线性回归 197
9.1.1 最小二乘线性模型 197
9.1.2 回归诊断 201
9.1.3 离群点、高杠杆点和强影响点 204
9.2 收缩方法 205
9.2.1 岭回归 205
9.2.2 Lasso 209
9.2.3 弹性网络 212
9.3 知识扩展：LASSO的变量选择功能 213
9.4 主成分和偏最小二乘回归 215
9.5 小结 221
第10章 广义线性模型压缩方法 222
10.1 初识GLMNET 223
10.2 收缩线性回归 227
10.3 逻辑回归 235
10.3.1 普通逻辑回归 235
10.3.2 收缩逻辑回归 236
10.3.3 知识扩展：群组lasso逻辑回归 239
10.4 收缩多项回归 243
10.5 泊松收缩回归 246
10.6 小结 249
第11章 树模型 250
11.1 分裂准则 252
11.2 树的修剪 256
11.3 回归树和决策树 260
11.4 装袋树 268
11.5 随机森林 273
11.6 助推法 277
11.7 知识扩展：助推法的可加模型框架 283
11.8 知识扩展：助推树的数学框架 286
11.8.1 数学表达 286
11.8.2 梯度助推数值优化 289
11.9 小结 290
第12章 神经网络 292
12.1 投影寻踪回归（PROJECTION PURSUIT REGRESSION） 293
12.2 神经网络（NEURAL NETWORKS） 296
12.3 神经网络拟合 299
12.4 训练神经网络 300
12.5 用CARET包训练神经网络 302
12.6 小结 311
参考文献 312
· · · · · · (收起)
读后感
评分
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用户评价
这本书的实战环节做得非常出色，简直可以作为一本“项目实战手册”来使用。作者提供的代码示例不仅仅是能跑通的Demo，它们更像是经过实战检验的模板代码，结构清晰、注释到位，并且充分考虑到了模块化和可复用性。更难能可贵的是，书中对不同数据集和不同业务场景下的“差异化处理”有详细的说明。比如，在处理时间序列数据时，它会详细对比不同特征工程手法的效果差异，并给出明确的建议。这让我感觉到，作者分享的不是一套固定不变的公式，而是一套可以根据实际情况灵活调整的“方法论工具箱”。每当我遇到一个新的问题时，我都会习惯性地翻阅这本书的相关章节，从中汲取解决思路和代码结构上的灵感。这种即插即用的实践价值，是很多纯理论书籍无法比拟的。
评分这本书的结构安排体现出一种高度的体系化思维。它构建了一个完整的知识地图，让读者清楚地知道自己学习的每一步在整个机器学习领域中处于什么位置。它没有将各个模块孤立地讲解，而是巧妙地通过一条贯穿始终的主线将它们串联起来，使得知识点的关联性非常强。比如，在讲解特征选择时，它会回顾之前在数据预处理阶段的发现，并为后续的模型评估埋下伏笔。这种全局观的培养，对于构建扎实的知识体系至关重要。很多学习者容易陷入“知识碎片化”的陷阱，而这本书通过其严谨的逻辑结构，有效地帮助读者搭建起一个稳固的认知框架。读完之后，你会有一种豁然开朗的感觉，明白各个技术点是如何协同工作的，这对于未来独立承担复杂项目大有裨益。
评分这本书的排版真是让人眼前一亮，设计感十足，完全不像传统技术书籍那种枯燥的教科书风格。从封面到内页的字体选择、留白处理，都透着一种精心打磨的专业气息。我特别喜欢它在复杂概念讲解时采用的插图和图表，那种直观的表现力，比起单纯的文字描述有效太多了。比如说，在讲到神经网络结构时，作者没有堆砌大量的数学公式，而是用了一些非常形象的比喻和流程图，让一个初学者也能很快抓住核心思路。这本书的行文风格也非常流畅，读起来一点都不费劲，仿佛是在听一位经验丰富的同行在跟你分享他的实践心得，而不是在啃一本冷冰冰的教材。它在内容的组织上也非常有条理，从基础理论的梳理到高级应用的过渡非常自然，让人感觉每翻开一页都是在向更深层次的知识迈进。这种阅读体验上的舒适感，对于需要长时间接触技术书籍的读者来说，简直是一种享受。而且，书中还穿插了一些“过来人”的经验之谈，这些小贴士对于避免踩坑非常有帮助。
评分这本书的讲解深度非常到位，它不是那种浅尝辄止、只讲概念的书。作者在深入浅出地介绍核心概念的同时，毫不回避那些挑战性的技术难点。我发现作者在解释一些高深莫测的数学原理时，总能找到一个绝妙的切入点，把原本让人望而生畏的概念用更直观、更贴近直觉的方式表达出来。这不仅仅是简单的简化，更是一种深层次的理解后再转述的能力。例如，对于某些优化算法的收敛性分析，作者的处理方式就比我之前看过的几本经典教材都要清晰得多，让我终于明白了背后的数学逻辑是如何驱动实际效果的。对于希望从“会用API”进阶到“理解原理”的读者来说，这本书提供的深度绝对是物超所值的。它激励你去思考“为什么是这样”，而不是仅仅停留在“这样做有效”。
评分这本书的视角非常独特，它没有过多纠结于那些过于偏门的理论细节，而是将重点放在了“如何在实际项目中应用这些技术”上，这一点对我这种更偏向工程实践的人来说，简直是福音。作者在讲解每个算法时，都会紧接着给出对应的工业界应用案例，比如在处理大规模推荐系统或者实时风控场景时，应该如何权衡模型的复杂度、训练时间和推理速度。这种“理论与实践紧密结合”的写作方式，让知识的获取不再是孤立的，而是可以直接转化为解决问题的工具。我尤其欣赏它对“模型部署”和“性能优化”这些环节的深入探讨，很多书籍往往在模型训练完就戛然而止，但这本书却把“让模型跑起来并跑得好”这个关键步骤讲得非常透彻，涉及到的工具链和最佳实践都非常前沿和实用。读完后，我感觉自己对整个机器学习生命周期的理解都得到了极大的提升，不再是只会跑Demo的“脚本小子”。
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