Applied Supervised Learning with R

R provides excellent visualization features that are essential for exploring data before using it in automated learning. Applied Supervised Learning with R helps you cover the complete process of employing R to develop applications using supervised machine learning algorithms for your business needs. The book starts by helping you develop your analytical thinking to create a problem statement using business inputs and domain research. You will then learn different evaluation metrics that compare

这是一本全面讲解R语言在监督学习中的应用的书籍。书中首先介绍了R语言的高级编程概念，包括R编程的各种语法和数据结构，以及高级R编程的实践应用，如数据处理、数据可视化等。这些内容对于理解R语言在机器学习中的应用至关重要。 接着，书中详细介绍了DataFrame的基本概念和特点，以及data.table的使用和优势。这些内容对于处理大规模数据集尤为重要，因为它们能够显著提高执行速度，并有效管理内存，避免内存错误。 此外，书中还讲解了如何利用公开的开放数据源进行机器学习实践，并讨论了在处理这些数据时可能遇到的数据处理挑战。这些内容可以帮助读者更好地理解和应用数据科学。 在机器学习的建模部分，书中深入探讨了回归问题的定义与类型，以及如何处理线性回归的偏差与方差权衡。这些内容对于理解和解决回归问题至关重要。 书中还详细介绍了二元分类在监督机器学习中的定义和实践，包括如何使用不同的模型和技术来解决分类问题，并通过评估指标来了解模型的性能。 在特征工程部分，书中讲解了特征工程技术与应用，以及特征选择方法与实践和特征降维技术方法。这些内容可以帮助读者构建更有效的特征集，从而提高模型的性能。