大数据分析与应用实战(统计机器学习之数据导向编程)

《大数据分析与应用实战——统计机器学习之数据导向编程》是一本全面介绍大数据分析与应用的书籍，包括数据驱动程序设计、数据前处理、统计机器学习基础、无监督式学习、监督式学习、其他学习方式（集成学习、深度学习、强化学习）等6章。本书着重于代码与执行结果的交叉呈现，由浅入深地介绍了R和Python两大主流数据分析工具，并提供了不同领域的资料处理与分析范例，方便读者的学习和实践。 本书的内容重视实践，通过大量的实验和练习，读者可以全面掌握数据分析中的关键技能和方法。在书中，作者对各种数据管理和处理方式进行了详细的阐述，例如数据排序、数据变形、数据清理和特征工程等，使得读者能够更加轻松地理解数据的各个环节。此外，本书还介绍了各种统计机器学习模型和算法，对随机误差模型、模型性能评量、模型选择和评价等进行了深入的讲解，并提供了不同的加强和扩展方式。 本书特色在于文字说明和程序代码与执行结果的交叉呈现，有利于读者更好地理解和掌握数据分析的关键技能。同时，书中提供来自不同领域的资料处理与分析范例，丰富了读者的实践经验。此外，本书作者还着重掌握了数据分析两大主流工具—— R 和 Python，凸显了第四代与第三代程序语言的不同之处。这也使得本书对于数据分析专业人员的学习和实践非常有帮助。 综上所述，本书适合计算机、人工智能、大数据等相关专业的本科生、研究生，对大数据分析与应用感兴趣的社会读者，以及大数据分析与应用行业的工程技术人员阅读。本书通过详尽的实验和练习，让读者更好地掌握了数据分析的核心技能和方法，是一本实用性强、资料全面、易于阅读和掌握的数据分析入门读物。