精通机器学习 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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具体描述
机器学习是近年来的热门技术话题，R语言是处理其中大量数据的有力工具。本书为读者提供机器学习和R语言的坚实算法基础和业务基础，内容包括机器学习基本概念、线性回归、逻辑回归和判别分析、线性模型的高级选择特性、K最近邻和支持向量机等，力图平衡实践中的技术和理论两方面。
作者简介
Cory Leismester
具有十多年量化管理经验，目前在银行业担任高级量化管理经理，负责构建市场营销和监管模型。曾在礼来公司就职16年，负责销售、市场调查、精益六西格玛、营销分析、新产品预测等工作。
目录信息
1.1 流程 1
1.2 业务理解 2
1.2.1 确定业务目标 3
1.2.2 现状评估 4
1.2.3 确定分析目标 4
1.2.4 建立项目计划 4
1.3 数据理解 4
1.4 数据准备 5
1.5 建模 5
1.6 评价 6
1.7 部署 6
1.8 算法流程图 7
1.9 小结 10
第2章 线性回归：机器学习基础技术 11
2.1 单变量回归 11
2.2 多变量线性回归 18
2.2.1 业务理解 18
2.2.2 数据理解和数据准备 18
2.2.3 模型构建与模型评价 21
2.3 线性模型中的其他问题 30
2.3.1 定性特征 30
2.3.2 交互项 32
2.4 小结 34
第3章 逻辑斯蒂回归与判别分析 35
3.1 分类方法与线性回归 35
3.2 逻辑斯蒂回归 36
3.2.1 业务理解 36
3.2.2 数据理解和数据准备 37
3.2.3 模型构建与模型评价 41
3.3 判别分析概述 46
3.4 多元自适应回归样条方法 50
3.5 模型选择 54
3.6 小结 57
第4章 线性模型中的高级特征选择技术 58
4.1 正则化简介 58
4.1.1 岭回归 59
4.1.2 LASSO 59
4.1.3 弹性网络 60
4.2 商业案例 60
4.2.1 业务理解 60
4.2.2 数据理解和数据准备 60
4.3 模型构建与模型评价 65
4.3.1 最优子集 65
4.3.2 岭回归 68
4.3.3 LASSO 71
4.3.4 弹性网络 73
4.3.5 使用glmnet进行交叉验证 76
4.4 模型选择 78
4.5 正则化与分类问题 78
4.6 小结 81
第5章 更多分类技术：K最近邻与
支持向量机 82
5.1 K最近邻 82
5.2 支持向量机 84
5.3 商业案例 86
5.3.1 业务理解 86
5.3.2 数据理解和数据准备 87
5.3.3 模型构建与模型评价 92
5.3.4 模型选择 98
5.4 SVM中的特征选择 100
5.5 小结 101
第6章 分类回归树 103
6.1 本章技术概述 103
6.1.1 回归树 104
6.1.2 分类树 104
6.1.3 随机森林 105
6.1.4 梯度提升 106
6.2 商业案例 106
6.2.1 模型构建与模型评价 107
6.2.2 模型选择 121
6.2.3 使用随机森林进行特征选择 121
6.3 小结 123
第7章 神经网络与深度学习 124
7.1 神经网络介绍 124
7.2 深度学习简介 128
7.3 业务理解 131
7.4 数据理解和数据准备 132
7.5 模型构建与模型评价 136
7.6 深度学习示例 139
7.6.1 H2O背景介绍 139
7.6.2 将数据上载到H2O平台 140
7.6.3 建立训练数据集和测试
数据集 141
7.6.4 模型构建 142
7.7 小结 146
第8章 聚类分析 147
8.1 层次聚类 148
8.2 K均值聚类 149
8.3 果瓦系数与围绕中心的划分 150
8.3.1 果瓦系数 150
8.3.2 PAM 151
8.4 随机森林 151
8.5 业务理解 152
8.6 数据理解与数据准备 152
8.7 模型构建与模型评价 155
8.7.1 层次聚类 155
8.7.2 K均值聚类 162
8.7.3 果瓦系数和PAM 165
8.7.4 随机森林与PAM 167
8.8 小结 168
第9章 主成分分析 169
9.1 主成分简介 170
9.2 业务理解 173
9.3 模型构建与模型评价 176
9.3.1 主成分抽取 176
9.3.2 正交旋转与解释 177
9.3.3 根据主成分建立因子得分 178
9.3.4 回归分析 178
9.4 小结 184
第10章 购物篮分析、推荐引擎与
序列分析 185
10.1 购物篮分析简介 186
10.2 业务理解 187
10.3 数据理解和数据准备 187
10.4 模型构建与模型评价 189
10.5 推荐引擎简介 192
10.5.1 基于用户的协同过滤 193
10.5.2 基于项目的协同过滤 194
10.5.3 奇异值分解和主成分分析 194
10.6 推荐系统的业务理解 198
10.7 推荐系统的数据理解与数据准备 198
10.8 推荐系统的建模与评价 200
10.9 序列数据分析 208
10.10 小结 214
第11章 创建集成多类分类 215
11.1 集成模型 215
11.2 业务理解与数据理解 216
11.3 模型评价与模型选择 217
11.4 多类分类 219
11.5 业务理解与数据理解 220
11.6 模型评价与模型选择 223
11.6.1 随机森林 224
11.6.2 岭回归 225
11.7 MLR集成模型 226
11.8 小结 228
第12章 时间序列与因果关系 229
12.1 单变量时间序列分析 229
12.2 业务理解 235
12.3 模型构建与模型评价 240
12.3.1 单变量时间序列预测 240
12.3.2 检查因果关系 243
12.4 小结 249
第13章 文本挖掘 250
13.1 文本挖掘框架与方法 250
13.2 主题模型 252
13.3 业务理解 254
13.4 模型构建与模型评价 257
13.4.1 词频分析与主题模型 257
13.4.2 其他定量分析 261
13.5 小结 267
第14章 在云上使用R语言 268
14.1 创建AWS账户 269
14.1.1 启动虚拟机 270
14.1.2 启动Rstudio 272
14.2 小结 274
附录 R语言基础 275
· · · · · · (收起)
读后感
评分
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评分
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用户评价
这本书最让我印象深刻的一点，在于它对模型可解释性（XAI）的重视程度。在如今这个数据驱动决策越来越普遍的时代，模型“为什么”做出某个判断，比模型本身预测得准不准，有时更加重要，尤其是在金融风控和医疗诊断等高风险领域。作者并没有将可解释性视为一个可选项，而是将其作为核心章节之一进行了详尽论述，涵盖了LIME、SHAP值等前沿技术。我感觉这部分内容的处理方式非常成熟和负责任，它提醒读者，算法的力量越大，我们对其“黑箱”的审视就应越严苛。很多其他书籍可能只提及了准确率和召回率这些传统指标，但这本书却深入到了模型偏差（Bias）和公平性（Fairness）的讨论，这无疑将读者的视野从单纯的“技术实现”提升到了“伦理应用”的高度，这在业界讨论中是越来越不可或缺的一环。
评分如果非要说有什么遗憾，那可能就是这本书的篇幅实在太厚实了，我花了比预期更长的时间才能够初步完整地阅读一遍。但这厚度恰恰反映了作者的用心和内容的详尽，也许这不是一本能让人在周末轻松啃完的“快餐读物”，而更像是一本需要长期置于案头、时不时查阅的“工具书”和“参考手册”。它涵盖了从经典的线性模型到最新的Transformer架构的演进脉络，构建了一个完整的机器学习知识体系的地图。我敢肯定，当我在未来遇到新的算法或技术挑战时，我第一个想到的查阅对象会是这本书，而不是零散的在线文档或博客。它不是教你如何快速搭建一个模型跑出漂亮结果的“速成班”，而是真正致力于培养你对机器学习底层原理的深刻洞察力和解决未知问题的能力，其价值是经得起时间考验的。
评分阅读体验上，这本书的排版设计也值得称赞。很多技术书籍为了节省篇幅或者降低成本，经常使用密密麻麻的文字和过于拥挤的图表，让人读起来眼睛生疼，逻辑跳跃感强。但《精通机器学习》的开本适中，行间距和字体大小都经过精心调整，大量使用对比鲜明的色块来区分公式推导、代码块和关键概念总结，使得阅读过程异常流畅。我发现自己在阅读那些复杂的矩阵运算和概率推导时，不会因为视觉疲劳而产生抵触情绪。而且，每个章节末尾都附带有“深入思考”和“进阶挑战”两个环节，前者引导你对本章内容进行哲学层面的反思，后者则提供了需要自己动手解决的、略微超出现有讲解范围的小项目。这种结构设计，让这本书既能满足只想了解基本原理的读者，也能让有志于成为专家的硬核学习者找到持续精进的方向。
评分这本《精通机器学习》的封面设计着实吸引人眼球，深邃的蓝色背景配上简洁有力的白色字体，给人一种专业且权威的感觉，光是拿到手上就能感受到它承载的厚重知识量。我原本以为这会是一本晦涩难懂的技术手册，但翻开前几页，作者的叙述方式却让我眼前一亮。他没有一上来就抛出复杂的数学公式，而是用一系列非常贴近现实生活的案例来引出机器学习的基本概念，比如如何用算法来预测明天的天气，或者电商网站如何“猜”出你可能想买的商品。这种由浅入深、循序渐进的讲解方式，极大地降低了初学者的入门门槛。对于像我这样，虽然对人工智能领域充满好奇，但背景知识相对薄弱的读者来说，这种“润物细无声”的引导简直是救星。它不是那种只顾堆砌理论而不顾读者感受的教材，更像是一位经验丰富的导师，耐心地牵着你的手，一步步走入这个迷人的领域。我对其中关于数据预处理的章节尤其欣赏，它强调了“垃圾进，垃圾出”的原则，清晰地阐述了数据质量对模型性能的决定性影响，这在很多入门书籍中常常被一带而过。
评分说实话，我过去尝试过几本号称“全面覆盖”的机器学习书籍，结果往往是前半部分讲得不错，但一到深度学习和强化学习的部分就开始力不从心，要么内容过于简略，要么代码示例陈旧得根本跑不起来。然而，这部作品在覆盖广度与深度上找到了一个近乎完美的平衡点。特别是关于卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的章节，作者不仅详细剖析了它们的核心结构，还深入探讨了不同优化器（如Adam、RMSprop）在实际应用中的细微差别和适用场景。我特别留意了它在处理非结构化数据（比如自然语言处理中的词嵌入技术）时的阐述，其逻辑链条清晰得令人拍案叫绝。书中提供的Python代码示例都是最新的库版本，而且注释详尽到令人感动，我几乎可以直接复制粘贴运行，然后对照输出结果来反推理论知识，这种“边学边练”的体验极大地巩固了我的理解。它不是那种只停留在理论表面的书，而是真正让你想动手实践的“实战指南”。
评分基本不会推导梳理内容，但是会列出参考文献。比较基础，偏入门
评分作为一个研一新生，在读完第二章线性回归之后，发现本书并不像其他机器学习的书一样仅仅介绍模型及预测，而是从数理统计的角度来分析并解释模型，全书要求的数学基础较高，并要大致了解r语言，总体来说值得初学者一读。
评分作为一个研一新生，在读完第二章线性回归之后，发现本书并不像其他机器学习的书一样仅仅介绍模型及预测，而是从数理统计的角度来分析并解释模型，全书要求的数学基础较高，并要大致了解r语言，总体来说值得初学者一读。
评分LASSO、惩罚项、SVM，很好，我知道了什么是我不知道的。| 好看的封面&第一章里面超厉害的流程总结让我给它满分（希望我的进度不要止步于此）。以及，逼迫自己“理智地”思考也是有点抖M了????
评分https://github.com/greatabel/RStudy/tree/master/02Mastering%20Machine%20Learning%20with%20R
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