《机器学习与数据科学(基于R的统计学习方法)》PDF下载

内容简介

当前，机器学习和数据科学都是很重要和热门的相关学科，需要深入地研究学习才能精通。

本书试图指导读者掌握如何完成涉及机器学习的数据科学项目。本书将为数据科学家提供一些在统计学习领域会用到的工具和技巧，涉及数据连接、数据处理、探索性数据分析、监督机器学习、非监督机器学习和模 型评估。本书选用的是R统计环境，书中所有代码示例都是用R语言编写的，涉及众多流行的R包和数据集。

本书适合数据科学家、数据分析师、软件开发者以及需要了解数据科学和机器学习方法的科研人员阅读参考。

作者简介

Daniel D. Gutierrez是一位在职的数据科学家，就职于加州Santa Monica的咨询公司AMULET Analytics。为了紧跟行业的潮流，Daniel也是insideBIGDATA.com的执行编辑。同时，他也是一位教师，为大学和大型公司开设了数据科学、机器学习和R方面的课程。Deniel本科毕业于UCLA,专业是数学和计算机科学。

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