具体描述
随着R语言的流行，从数据中学习比过去更加轻松。本书是通过R语言掌握数据科学技能的快速入门指南，书中一步一步地介绍如何在免费和流行的R统计包中建立每一种类型的模型。书中的案例描述得很清楚，几乎所有的代码都可以使用。读完本书，读者将可以在自己专注的某个领域把书中所介绍的技术付诸实践。
本书适合数据科学入门的读者阅读，尤其是通过R语言实现数据建模和分析方法的读者学习。
作者简介
尼格尔.刘易斯（N.D. Lewis）是一位数据科学和预测领域的讲师、作者和研究者。他在华尔街和伦敦从事投资管理工作多年，编著了统计、数据科学和量化模型方面的数本图书，并且在大学里开设深度学习、机器学习和数据分析应用等方面的课程。
目录信息
1.1 归纳推理和演绎推理的基础……………………………………………………2
1.2 你曾遇到这些事情吗？…………………………………………………………3
1.3 释放归纳的力量…………………………………………………………………3
1.4 推断的阴阳之道…………………………………………………………………4
1.5 学习问题的三大要素……………………………………………………………4
1.6 从数据中学习的目标……………………………………………………………6
1.7 阐明选择标准……………………………………………………………………7
1.8 学习任务的选择…………………………………………………………………8
附注………………………………………………………………………………………9
* 2章 监督学习………………………………………………………13
2.1 有效分类的基本要素……………………………………………………………13
2.2 如何确定假设类别的答案………………………………………………………15
2.3 监督学习的两个核心方法………………………………………………………16
2.3.1 生成算法的关键…………………………………………………………16
2.3.2 理解判别算法……………………………………………………………17
2.4 什么是贝叶斯分类器……………………………………………………………17
误差下界…………………………………………………………………………19
2.5 评估贝叶斯误差的两种简单技巧………………………………………………19
2.5.1 Mahalanobis技巧……………………………………………………19
2.5.2 Bhattacharyya技巧…………………………………………………20
2.6 如何释放朴素贝叶斯分类器的力量……………………………………………21
一个建立直觉的例子……………………………………………………………22
2.7 朴素贝叶斯分类器的R极简建立方法…………………………………………24
2.7.1 一个模拟的例子… …………………………………………………………24
2.7.2 甲状腺数据的分析………………………………………………………28
2.8 如何利用k-近邻算法的价值…………………………………………………33
2.8.1 深化理解的例子…………………………………………………………34
2.8.2 k近邻的R直接方法……………………………………………………37
2.8.3 如何决定k的* 优值……………………………………………………42
2.9 线性判别分析的关键……………………………………………………………42
2.9.1 求解广义特征值问题…………………………………………………44
2.9.2 R判别分析的基本要素…………………………………………………45
2.9.3 检查你想要的模型类型………………………………………………49
2.9.4 不要止步于线性判别分析………………………………………………50
2.10 逻辑回归分类的秘密……………………………………………………………51
建立R逻辑回归分类器的简便方法……………………………………………53
2.11 激励创意和激情的超级好主意…………………………………………………57
附注………………………………………………………………………………………59
第3章 无监督学习……………………………………………………68
3.1 无监督学习简介…………………………………………………………………68
3.2 两种核心方法及其工作原理……………………………………………………69
3.3 无监督学习的应用技术及R实现………………………………………………70
3.4 无监督学习的典型例子，你可以模仿学习……………………………………85
3.4.1 数据（图像）预处理……………………………………………………86
3.4.2 处理图像中的噪声………………………………………………………86
3.4.3 颅骨“剥离”……………………………………………………………87
3.4.4 完 美组合…………………………………………………………………87
附注……………………………………………………………………………………89
第4章 半监督学习……………………………………………………91
4.1 未标记数据的作用………………………………………………………………92
4.2 一致性假设……………………………………………………………………94
4.3 尝试半监督学习的极简方法…………………………………………………94
4.4 自学习算法………………………………………………………………………95
4.5 基于半监督模型的R学习……………………………………………………98
4.6 使用土地分类掌握这种实践说明… ……………………………………………102
附注……………………………………………………………………………………105
第5章 统计学习理论…………………………………………………108
5.1 Vapnik-Chervonenkis泛化界……………………………………………109
5.2 什么是Vapnik-Chervonenkis维…………………………………………110
5.3 结构风险* 小化的关键………………………………………………………113
5.4 实践中使用统计学习理论的* 佳建议………………………………………114
5.5 如何精通支持向量机…………………………………………………………115
5.6 支持向量机的本质……………………………………………………………116
松弛的处理……………………………………………………………………117
5.7 如何建立R支持向量机………………………………………………………118
附注……………………………………………………………………………………120
第6章 模型选择………………………………………………………122
6.1 模型的快速改进………………………………………………………………122
6.2 一个价值500万美元的小错误………………………………………………124
6.3 “天下没有免费午餐”定理之三大关键教训…………………………………125
6.4 什么是偏差和方差权衡………………………………………………………127
6.4.1 可约误差………………………………………………………………128
6.4.2 偏差……………………………………………………………………129
6.4.3 方差……………………………………………………………………130
6.5 你的模型犯过这种错吗？……………………………………………………131
6.6 留出技术的秘密………………………………………………………………132
6.7 有效交叉验证的艺术…………………………………………………………134
6.7.1 k-折交叉验证………………………………………………………134
6.7.2 一个R案例……………………………………………………………135
6.7.3 留一验证………………………………………………………………138
附注……………………………………………………………………………………140
恭喜你！……………………………………………………………………142
· · · · · · (收起)
读后感
评分
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用户评价
这本书的语言风格简直是教科书级别的严谨，每一个概念的引入都像是在搭建一座逻辑严密的知识殿堂。作者对基础理论的阐述深入浅出，但绝不放过任何一个细节，仿佛在向你展示一个精密仪器的内部构造。我特别欣赏它在介绍不同算法时所展现出的那种百科全书式的广博，从早期的决策树到复杂的深度学习网络，每一种都有其清晰的脉络和数学基础支撑。特别是关于梯度下降优化器的章节，讲解得极其透彻，各种变种的优缺点对比分析得非常到位，让人感觉自己不仅仅是在学习“如何使用”工具，更是在理解“为什么”这个工具会以这种方式工作。它强迫我重新审视过去一些只停留在应用层面的理解，去挖掘那些隐藏在API调用背后的核心原理。读完后，我感觉自己对整个机器学习领域的宏观图景有了更坚实、更不容易动摇的认知基础，这对于后续进行创新性的研究或者解决真正棘手的实际问题至关重要。这本书的价值在于其深度和体系性，它更像是一部为专业人士准备的工具箱，而非快速入门手册。
评分这本书给我留下的最深刻印象，是它对于“实验设计”的执着强调。许多市面上的书籍会直接给出“最佳实践”，仿佛有一个放之四海而皆准的公式存在。然而，这本书的核心论点似乎是：不存在单一的最佳实践，只有在特定实验设计框架下验证过的、最适合当前场景的优化方案。作者用大量的篇幅来论证如何构建一个有效的A/B测试环境，如何科学地分离模型版本、数据版本和特征版本，以确保每次迭代的改进都是可归因的、可复现的。他甚至详细描述了如何设计“反事实”实验来评估模型在特定条件下的鲁棒性。这种严谨的科学方法论渗透在每一个章节，让我意识到，机器学习的实践远不止于运行 `fit()` 函数，而是一套严密的、可量化的、不断自我修正的科学过程。这本书就像一位经验丰富但又极度严苛的科研导师，手把手教你如何真正科学地进行工程迭代。
评分最让我感到振奋的是这本书对于“模型解释性”和“伦理责任”的探讨，这部分内容处理得极其前卫和深刻，完全超越了我对传统机器学习书籍的预期。它没有将这些主题视为软件工程的附加项，而是将其置于算法设计的最核心位置。作者详细阐述了LIME、SHAP等可解释性工具的局限性，并提出了在构建预测系统时，必须将“可解释性”作为约束条件而非事后补救措施的设计哲学。在讨论偏差和公平性时，书中引用了多个跨学科的研究案例，展现了作者广阔的视野。这种将技术实践与社会责任紧密结合的视角，极大地拓宽了我对“优秀工程师”的定义。它促使我去思考，我们构建的每一个模型，最终将如何影响真实世界中的个体决策和资源分配。这本书的后半部分，为我今后的职业发展指明了一个更具人文关怀的方向。
评分初次翻开这本书时，我有一种强烈的“遭遇战”的感觉，内容密度高得惊人，仿佛作者试图将他所有关于实践的经验和教训一股脑地塞进这本相对有限的篇幅里。它跳过了大量冗余的背景铺垫，直接切入核心问题——“当你真正面对一个烂摊子项目时，该怎么办？” 书中对于数据预处理和特征工程的讨论，简直就是血与泪的结晶。它没有给出任何“黄金标准”的答案，而是列举了无数种在不同场景下可能遇到的陷阱，比如如何处理时间序列数据的泄露问题，或者在面对高维稀疏数据时应采取的特定降维策略。我尤其佩服作者在讲述模型选择和评估时那种近乎偏执的务实态度，他不会沉迷于追求最高的AUC值，而是反复强调业务指标与技术指标之间的权衡艺术。阅读过程中，我常常需要停下来，对照我手头的项目代码进行反思和调整。这本书与其说是指导方针，不如说是一份详尽的“故障排除手册”，充满了只有在真实战场上才能学到的宝贵经验。
评分这本书的排版和示例代码的呈现方式，给我的阅读体验带来了极大的困扰，坦白说，这并不是一本“轻松”的读物。它的章节组织逻辑似乎更倾向于按照作者的研究兴趣而非初学者的认知路径来设计，导致前后的知识点衔接略显跳跃。我发现自己不得不频繁地在不同章节间来回跳转，试图拼凑出完整的知识链条。虽然书中提供了大量的代码片段和伪代码，但这些实现往往非常精简，缺少足够的上下文注释来解释每一步决策背后的深层考量。这使得读者必须对相关的编程语言和库有相当的程度的熟悉，才能真正跟上作者的思路。对于我这样的自学者而言，这无疑增加了不少摸索的时间成本。它的优势在于其内容的“原生态”和不加修饰的专业性，但这种专业性也反过来构筑了一道不低的门槛，要求读者必须具备一定的预备知识才能有效吸收其精华。
评分比较短小精悍，内容不是很多，代码敲一次还是很快的，适合快速入门
评分比较短小精悍，内容不是很多，代码敲一次还是很快的，适合快速入门
评分翻译还好， 内容不行， 弄的个代码乱七八糟的， 要么就全给，要么就全不给， 把画图的代码全都咔嚓了不知道作者怎么想的。层次感也不行。
评分翻译还好， 内容不行， 弄的个代码乱七八糟的， 要么就全给，要么就全不给， 把画图的代码全都咔嚓了不知道作者怎么想的。层次感也不行。
评分比较短小精悍，内容不是很多，代码敲一次还是很快的，适合快速入门
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