内容简介
《R语言机器学习（原书第2版）》主要在第1版的基础上增加了两个部分：一个是关于时间序列模型的新章节（第9章），这是一个源于统计学的传统主题。第二个新增的章节是深度学习（第11章），它是机器学习的一个迅速崛起的子领域。除了增加这两个章节之外，书中的文本和代码会以一种读者友好的新格式来整体呈现。新版会继续专注于使用流行的统计编程语言R来构建用例。对于深度学习这样的主题，我们建议采用Python语言来配合TensorFlow这样的框架。但是，在第2版中，我们会向读者展示如何在TensorFlow中使用R语言编程，因此如果读者只熟悉R，可以暂时无须学习Python。与第1版一样，我们通过各种实际用例保持了机器学习理论与应用的良好平衡，为读者提供了一个真正全面的机器学习主题集合。
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