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1-50章
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共92章
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版权信息
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内容提要
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序言
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前言
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资源与支持
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第1章 机器学习概论
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1.1 机器学习的概念
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1.2 机器学习的意义
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1.3 机器学习的种类
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1.4 机器学习基本流程
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第2章 R语言综合基础
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2.1 简易环境配置
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2.2 编程保留符号
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2.3 基本数据类型
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2.4 常用数据结构
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2.5 程序流程控制
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2.6 函数使用技巧
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第3章 高效数据操作
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3.1 R数据操作包简介
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3.2 数据读写
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3.3 管道操作符
3.4 基本操作
3.5 多表连接
3.6 长宽转换
3.7 集合运算
3.8 缺失值处理
3.9 列表列的运用
第4章 tidyverse快速入门
4.1 数据读取（readr）
4.2 数据整理
4.3 数据可视化（ggplot2）
第5章 探索性数据分析
5.1 基本概念介绍
5.2 探索工具实践
第6章 特征工程
6.1 特征修饰
6.2 特征构造
6.3 特征筛选
第7章 重采样方法
7.1 针对模型评估的重采样
7.2 针对类失衡的重采样
第8章 模型表现的衡量
8.1 回归模型的表现衡量
8.2 分类模型的表现衡量
第9章 模型选择
9.1 机器学习模型概览
9.2 mlr3工作流简介
9.3 基于mlr3的模型筛选
第10章 参数调节
10.1 指定终止搜索条件
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