Advanced Machine Learning with R

R is one of the most popular languages when it comes to exploring the mathematical side of machine learning and easily performing computational statistics.This Learning Path shows you how to leverage the R ecosystem to build efficient machine learning applications that carry out intelligent tasks within your organization. You'll tackle realistic projects such as building powerful machine learning models with ensembles to predict employee attrition. You'll explore different clustering t

这是一本关于数据分析和机器学习的书籍。本书旨在帮助读者解决数据分析和机器学习挑战，教授读者如何使用R 3.5构建复杂应用程序。书中涵盖了数据分析和机器学习的基础知识，包括数据预处理、特征提取、模型训练和评估等。同时，读者还将学习到如何使用R语言进行数据可视化，以及如何构建复杂的机器学习模型。 本书不仅介绍了线性回归的基本概念和重要性，还详细介绍了逻辑回归模型的训练与评估。此外，书中还探讨了性能指标在模型选择中的应用，以及如何使用KNN算法和梯度提升树等高级技术进行模型训练和预测。 在计算机视觉领域，书中介绍了如何使用预训练模型进行计算机视觉任务，例如使用Inception-BatchNorm网络来识别图像中的物体。在自然语言处理领域，书中探讨了文本挖掘的重要性与应用，以及如何使用基于内容的推荐系统构建来提高推荐系统的准确性和多样性。 此外，书中还介绍了强化学习的基本概念，以及如何解决多臂老虎机问题。书中还总结了R包创建过程，并探讨了数据集划分与使用的重要性。在评估模型性能方面，书中详细介绍了交叉验证评估模型的方法和技巧。