我在亚马逊上的书《R和python中的实用机器学习:第三版》

1月2日,2019年
通过

(本文首次发表于 R–Giga想法…,请并对 188bet appR博客)

你想知道是坐“r”巴士还是“python”巴士?
我的建议是,“为什么不上‘r和python’列车?”

我的书的第三版“使用r和python的实用机器学习-立体声机器学习”现在在这两个版本中都有平装书($12.99)和Kindle($8.99/rs449)版本。在第三版中,所有代码部分都重新格式化为使用固定宽度字体“consolas”。这样可以整齐地组织输出,输出的列类似于混淆矩阵,数据帧等应为柱状,使代码更易读。格式化也是一门科学!你说什么?它改善了外观和感觉。难怪史蒂夫乔布斯热衷于书法!另外,一些打字错误也被修正了。

在这本书中,我实现了一些最常见的,但重要的机器学习算法在R和等价的python代码中。
1。带R和python的实用机器:第三版-立体声机器学习(平装本——12.99美元)
2.第2条。带R和python第三版的实用机器-立体声机器学习(Kindle-8.99美元/rs449)

这本书对于初学者和r和/或python方面的专家都是理想的。开始进入数据科学和ML的人会发现前3章很有用,as they touch upon the most important programming constructs in R and Python and also deal with equivalent statements in R and Python.那些精通这两种语言的人,r或python,将找到与其他语言相对应的代码。最后,那些精通两种语言的人,可以使用r和python实现更好地内部化ml算法。

以下是所涵盖的主题

目录
前言4
引言…………………………………………………………………………6
1。基本要求R
2.第2条。用于数据科学的基本python
三。r与python的比较
第四章。连续变量回归
5.分类和交叉验证……………………………………121
6。回归技术与正则化
7。SVMs决策树和验证曲线……………………191
8。花键,加姆斯随机森林和增强………………………………222
9.主成分分析k-均值和层次聚类…………………………………258
参考文献269

今天把你的拷贝拿起来!你说什么?
希望您能像我在实现这些算法时一样,有一个很好的学习时间!

发表评论作者,请关注他们博客上的链接和评论: R–Giga想法….

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