Mastering Predictive Analytics with R（Second Edition）

Although budding data scientists, predictive modelers, or quantitative analysts with only basic exposure to R and statistics will find this book to be useful, the experienced data scientist professional wishing to attain master level status , will also find this book extremely valuable.. This book assumes familiarity with the fundamentals of R, such as the main data types, simple functions, and how to move data around. Although no prior experience with machine learning or predictive modeling is

这是一本专注于预测分析和机器学习的综合性书籍。本书以R语言为基础，详细介绍了从数据源评估到预测模型应用的完整流程，包括数据获取、预处理、特征选择、模型训练、模型评估和模型部署等各个环节。 本书首先介绍了预测分析的基本概念和流程，包括问题定义、数据收集与准备、模型训练与评估以及模型部署与监控等步骤。然后，本书详细介绍了预测建模的预备知识和工具，包括数据整理和性能评估方法，以及k-近邻模型和caret包的使用。 接着，本书深入探讨了线性回归和Logistic回归模型的基本概念和原理，包括模型的建立、评估、诊断和优化。同时，本书还介绍了神经网络的训练和应用，包括神经网络的基本概念、组成、结构、训练方法以及应用领域。 此外，本书还详细介绍了支持向量机的基本概念，包括其线性模型和非线性模型的构建，以及最大间隔分类和支持向量的概念。同时，本书还介绍了集成方法应用，包括Bagging方法和Boosting方法。 本书还深入探讨了图形模型的基本概念，包括如何通过图形的方式来表示随机变量之间的条件独立关系。同时，本书还介绍了LDA模型改进与扩展，旨在提升模型的性能和训练速度，并扩展其在实际应用中