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应用预测建模 平装 – 2016年5月1日

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基本信息

  • 出版社: 机械工业出版社; 第1版 (2016年5月1日)
  • 外文书名: Applied Predictive Modeling
  • 丛书名: 数据科学与工程技术丛书
  • 平装: 402页
  • 语种: 简体中文
  • 开本: 16
  • ISBN: 7111533429, 9787111533429
  • 条形码: 9787111533429
  • 商品尺寸: 25.6 x 18.6 x 2.2 cm
  • 商品重量: 821 g
  • 品牌: 机械工业出版社
  • ASIN: B01EREGLGG
  • 用户评分: 平均4.2 星 6 条商品评论
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编辑推荐

《应用预测建模》作者重实际应用,轻数学理论,从实际数据出发,结合开源软件R语言来求解实际问题,详细给出R代码和处理的步骤。R包AppliedPredictiveModeling包含书中使用的数据,以及可以用于重复书中每一章分析的R代码,让读者能在一定精度范围内重复《应用预测建模》的结果,并自然地将书中的预测建模方法应用到自己的数据上。章后附有习题,方便读者巩固所学。

作者简介

作者:(美国)马克斯·库恩(Max Kuhn) (美国)谢尔·约翰逊(Kjell Johnson) 译者:林荟 邱怡轩 马恩驰 肖楠


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热门买家评论

评论者 亚马逊买家 于 2016年12月21日
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本应该是本好书,但翻译过来之后,和英文中的术语就对不上了!fold, cross validation, random forest,全部只能靠猜!能不能引进英文版,别再浪费时间来翻译了?或者专用名词可以配上英文的原名?
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评论者 乌霞 于 2016年11月9日
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作者本来就是caret包的作者。所以本书是在caret框架下进行实验分析的。这一点对于今后自己的实验分析提供了类似指南的模板。至于具体各个算法的深入讨论还是看专门的书吧。
最后吐槽一下油墨易花,让我想起了那本钟开莱的初等概率论
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预处理方面特别好,对算法的核心,局限说的很清楚。特别适合入门。但是,算法涉及的不多,广度方面不够。
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