具体描述
作者简介
Brett Lantz
在应用创新的数据方法来理解人类的行为方面有10余年经验。他最初是一名社会学家，在学习一个青少年社交网站分布的大型数据库时，他就开始陶醉于机器学习。从那时起，他致力于移动电话、医疗账单数据和公益活动等交叉学科的研究，并维护dataspelunking.com这个网站，该网站致力于分享有关探寻数据中所蕴含的洞察的知识。
译者简介
李洪成 统计学博士，现为上海金融学院副教授，是SPSS统计分析软件和R语言专家。他的研究方向为金融统计和数据挖掘。他曾出版多本著作，并在专业杂志发表多篇论文，代表著作有《SPSS18数据分析基础与实践》、《SPSS数据分析教程》、《时间序列预测实践教程》，译著有《R语言经典实例》、《数据挖掘与R语言》、《金融数据分析导论：基于R语言》等。
目录信息
读后感
R基本熟悉了，很适合初学者入门的书。一开始讲基本概念，而不是故弄玄虚讲一大堆专业名词，让人望而生畏。推荐！R基本熟悉了，很适合初学者入门的书。一开始讲基本概念，而不是故弄玄虚讲一大堆专业名词，让人望而生畏。推荐！R基本熟悉了，很适合初学者入门的书。一开始讲基本...
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用户评价
这本书的排版和插图设计，坦白讲，是有点“复古”的风格，和现在市面上那些主打极简风、大量使用亮色和动图的教材大相径庭。它的图表大多是黑白线条为主，显得非常朴素，但内容却异常精准。我特别留意了它关于模型评估部分的描述，作者没有把准确率（Accuracy）当作万能的指标，而是非常细致地分析了混淆矩阵、精确率、召回率、F1分数在不同业务场景下的适用性。更让我印象深刻的是，它深入讨论了偏差-方差的权衡（Bias-Variance Tradeoff），并通过图形展示了高偏差模型（欠拟合）和高方差模型（过拟合）在拟合不同复杂数据时的表现差异。这种对模型本质缺陷的剖析，是很多注重“炫酷模型”的书籍所欠缺的。读完相关章节后，我感觉自己对模型的诊断能力提升了一个档次，不再盲目相信某个指标的高分，而是能从更深层次去探究模型为什么会失败，或者为什么表现得不如预期。
评分这本书的封面设计给我留下了非常深刻的印象，那种深邃的蓝色调搭配现代感的字体，让人一眼就能感受到它蕴含的专业与深度。拿到手里的时候，首先感受到的是它的厚重感，这可不是一本可以轻松翻阅的入门读物，而是实打实的干货集合。我最欣赏的一点是它对理论基础的构建非常扎实，不像市面上很多教材只停留在“如何调包”的层面，而是花了大量的篇幅去解释那些统计学和数学原理，比如回归分析背后的假设检验，以及决策树形成过程中的信息熵计算。这种深度对于真正想吃透机器学习这碗饭的人来说，是极其宝贵的。翻开目录，清晰的章节划分让人一目了然，从最基础的线性模型到复杂的前馈神经网络，逻辑链条衔接得非常流畅。而且，它似乎非常注重实践操作的可行性，光是代码示例的数量和详尽程度就足以看出作者在这方面下的苦功。不过，对于初学者来说，前几章的数学推导可能会稍微有点劝退，需要有一定的耐心和背景知识才能完全跟上节奏。整体而言，这是一本值得放在书架上时不时拿出来参阅的“工具书”，而不是一次性的速成宝典。
评分这本书的阅读体验，说实话，像是一次结构严谨的学术马拉松，你需要保持极高的专注度才能跟上作者的思路。我感觉作者在内容组织上是按照知识的“依赖性”来排序的，比如在讲解随机森林之前，必须先把决策树的基础原理彻底搞懂，否则后面的集成学习部分就会变得非常空中楼阁。对我个人而言，最大的挑战在于如何平衡理论学习和实际操作的进度。我常常发现自己为了搞懂某一小节关于正则化惩罚项的数学推导，需要暂停下来，去查阅一些线性代数的补充材料，这无疑拉长了整体的学习时间。但这种“慢工出细活”的学习过程，最终带来的收获是坚实的。读完后，我能明显感觉到自己在处理真实世界中那些充满噪声和非线性关系的数据时，思路变得更加清晰，不再被表面的现象所迷惑，而是能迅速定位到最适合的统计模型进行解决。这绝对是一本需要用心去“啃”的书籍。
评分我是在工作需要，偶尔需要对历史数据进行一些预测性分析时，朋友推荐我看的这本“大部头”。说实话，我过去接触的机器学习资料大多是偏向Python生态的，这次换用R语言来系统学习，体验感非常奇妙。R语言在统计建模和数据可视化方面的传统优势在这本书中得到了充分的体现。特别是关于时间序列分析和广义线性模型的讲解部分，感觉比我之前看过的任何材料都要系统和严谨。作者似乎对R语言生态系统里的经典统计包有着极其深厚的了解，他不仅介绍了如何使用，还经常会提到这些包的底层实现逻辑，这对于需要进行定制化开发或者调试疑难问题的开发者来说，简直是福音。尽管书中使用的R语言版本可能不是最新的，但由于其强调的理论基础是恒久不变的，所以内容的时效性并没有受到太大影响。它更像是一本经典教材，经得起时间的考验。
评分说实话，我原本是冲着“R语言”这三个字来的，期望它能像一本编程手册一样，直接告诉我实现某个算法的特定函数怎么用，参数怎么调。结果发现，这本书的侧重点似乎完全不在那种“代码速查”的层面上。它更像是一本学术性的指导手册，强调的是对算法思想的深刻理解，而不是单纯的语法教学。例如，在讲解聚类算法时，它没有直接给出 `kmeans()` 函数的参数列表，而是花了一整章去探讨距离度量方法的优劣、肘部法则的局限性，以及如何从统计学角度去评估聚类结果的有效性。这种详尽的论述方式，虽然让阅读过程稍显缓慢，但一旦你真正理解了背后的逻辑，你会发现自己对R语言中相应包函数的调用都能举一反三，不再是简单的复制粘贴。当然，这也意味着如果你只是想快速跑一个模型，这本书可能不是效率最高的选择，它更适合那些追求“知其然，更要知其所以然”的工程师和研究人员。它需要你投入时间去思考，而不是急于求成地寻找现成答案。
评分Packt的书没什么深度，直接实操，就拿几个R包来练，真的很浅，算法都没什么难度，适合非编程专业的直接出结果
评分Packt的书没什么深度，直接实操，就拿几个R包来练，真的很浅，算法都没什么难度，适合非编程专业的直接出结果
评分清晰易读，值得推荐
评分很棒的一本数据分析与机器学习相结合的入门指导书籍，模型讲的都很方便初学者入门，建议结合一些统计学的书籍，弄懂多数模型的数学原理推导会很有帮助的！
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