Machine Learning with R pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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具体描述
作者简介
Brett Lantz
在应用创新的数据方法来理解人类的行为方面有10余年经验。他最初是一名社会学家，在学习一个青少年社交网站分布的大型数据库时，他就开始陶醉于机器学习。从那时起，他致力于移动电话、医疗账单数据和公益活动等交叉学科的研究，并维护dataspelunking.com这个网站，该网站致力于分享有关探寻数据中所蕴含的洞察的知识。
译者简介
李洪成 统计学博士，现为上海金融学院副教授，是SPSS统计分析软件和R语言专家。他的研究方向为金融统计和数据挖掘。他曾出版多本著作，并在专业杂志发表多篇论文，代表著作有《SPSS18数据分析基础与实践》、《SPSS数据分析教程》、《时间序列预测实践教程》，译著有《R语言经典实例》、《数据挖掘与R语言》、《金融数据分析导论：基于R语言》等。
目录信息
读后感
R基本熟悉了，很适合初学者入门的书。一开始讲基本概念，而不是故弄玄虚讲一大堆专业名词，让人望而生畏。推荐！R基本熟悉了，很适合初学者入门的书。一开始讲基本概念，而不是故弄玄虚讲一大堆专业名词，让人望而生畏。推荐！R基本熟悉了，很适合初学者入门的书。一开始讲基本...
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用户评价
我必须指出，这本书在示例代码的质量和实用性上存在着严重的问题。代码的写法过于陈旧，很多函数调用方式和库的用法都已经过时，与当前最新的R语言生态环境格格不入。我尝试复现书中的一些关键演示时，不得不花费大量时间去调试那些“幽灵错误”，很多是由于库的版本更新导致的兼容性问题，作者对此只字未提。更要命的是，很多代码块仅仅展示了“如何运行”，却完全没有解释背后的“为什么”。比如，给出了一个数据预处理的管道，但对于为什么选择特定的特征工程步骤、为什么是这个超参数组合，书中只是简单地罗列结果，缺乏深入的理论支撑和直观的解释。技术书籍的核心价值在于提供可操作且先进的指导，这本书在这两方面都做得远远不够，读完后我感觉自己学到了一堆“不能直接用”的代码片段，而不是一套可以灵活应对实际问题的分析框架。
评分这本书的排版和设计简直是灾难，拿到手上就感觉不太对劲。封面那种粗糙的质感，让人联想到八十年代的教科书，根本没有现代技术书籍应有的那种精致感。内页的字体选择也令人费解，间距紧凑得让人喘不过气，阅读的时候眼睛非常容易疲劳，尤其是涉及到大段的代码示例时，那种压迫感让人几乎想立刻合上书本。更别提那些插图了，黑白灰的色调，线条生硬，完全无法清晰地传达复杂的算法流程或者模型结构，很多关键概念光靠这些图示根本无法理解，还得依赖文字的艰难解释。感觉作者和编辑团队在审美和用户体验上完全没有投入任何精力，出版商似乎只是想尽快把内容堆砌出来应付市场需求，完全不顾读者的阅读感受，这对于一本需要反复查阅和深入学习的技术书籍来说，是致命的缺陷。我期待的是一本能让人心甘情愿捧在手心反复研读的工具书，而不是一本看着就让人头疼的印刷品。
评分这本书的作者在描述某些前沿概念时，表现出一种令人不安的确定性和武断性，似乎将自己的理解直接当成了不可动摇的真理。这种写作态度在学术交流中是危险的，尤其是在快速迭代的机器学习领域，任何观点都需要被审视和质疑。我发现作者在讨论模型选择偏见（bias-variance tradeoff）时，对某些特定算法的局限性描述过于绝对，没有给出足够多的反例或替代方案的比较分析。此外，书中对于开源社区中存在的一些争议性话题的处理方式也显得过于简化，仿佛这些讨论都不存在一样。一本好的技术参考书应该鼓励读者批判性思考，提供一个多元化的视角，引导读者去探索不同的观点和最新的研究进展，而不是提供一个单一的、缺乏弹性的教学路径。这种过于自信和封闭的叙述方式，让这本书的参考价值大打折扣。
评分这本书在理论深度和实践应用之间的平衡掌握得非常糟糕，似乎在努力迎合两个极端却两边不讨好。在理论阐述的部分，它常常显得过于肤浅和口号式，只是蜻蜓点水般地提及了某个机器学习算法的名称及其基本假设，缺乏对核心数学原理的深入剖析，对于想真正搞懂算法“黑箱”内部运作的读者来说，提供的营养实在太少。而转向实战环节时，它又倾向于使用一些极其干净、经过完美清洗的教学数据集，这些数据与真实世界中脏乱差的数据环境相去甚远。没有人会拿着一个完美的数据集来做机器学习，我们真正需要的是如何处理缺失值、如何应对类别不平衡、如何进行特征选择的策略讨论，但这些关键的“实战智慧”在书中几乎找不到踪影，或者一笔带过，这让人深感遗憾。
评分这本书的内容组织结构松散得让人抓狂，知识点之间的衔接非常突兀，读起来就像是把一篇篇独立的博客文章东拼西凑在一起，完全没有形成一个有机的知识体系。当你尝试去理解一个高级主题时，会发现前置知识点要么介绍得过于简略，要么干脆就缺失了，你需要频繁地在书中前后跳跃，试图拼凑出一个完整的逻辑链条，这个过程极其耗费心神，严重打断了学习的连贯性。举个例子，在讲解某个复杂的回归模型时，它直接引用了一个在前面章节几乎没有铺垫的数学假设，让人摸不着头脑，只能靠猜测作者的意图。对于初学者而言，这种学习路径无疑是地狱级别的，他们需要的应该是一个平滑的、步步为阶梯式的引导，而不是这种满是深坑的崎岖山路。如果作者能投入更多精力打磨一下章节的逻辑流，将那些看似独立的模块串联起来，这本书的价值会提升至少一个档次。
评分its worth reading many many more times
评分还是挺简单的基础入门书籍吧，没有太多的理论，也没有太多的实践，基本就是调用各种包
评分还是挺简单的基础入门书籍吧，没有太多的理论，也没有太多的实践，基本就是调用各种包
评分最好看的章节是第十章evaluating model performance和第十一章Improving model performance。每一个章节的套路是：概述的理论+翔实的实战代码分析+想办法提高模型的表现。
评分第一本入门书
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