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内容简介
机器学习是近年来的热门技术话题，R语言是处理其中大量数据的有力工具。本书为读者提供机器学习和R语言的坚实算法基础和业务基础，内容包括机器学习基本概念、线性回归、逻辑回归和判别分析、线性模型的高 级选择特性、K* 近邻和支持向量机等，力图平衡实践中的技术和理论两方面。 本书适合试图理解和表述机器学习算法的IT人士、想在分析中发挥R强大威力的统计学专家。即使是同时精通IT技术和统计学的读者，在本书中仍然可以发现一些有用的窍门和技巧。
作者介绍
考瑞·莱斯米斯特尔 具有十多年量化管理经验，目前在银行业担任高级量化管理经理，负责构建市场营销和监管模型。曾在礼来公司就职16年，负责销售、市场调查、精益六西格玛、营销分析、新产品预测等工作。
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