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內容簡介

大數據時代的到來，使我們的生活在政治、經濟、社會、文化各個領域都產生了很大改變。“數據科學”一詞應運而生。如何更好地對海量數據進行分析、得出結論并做出智能決策是統計工作者面臨的機遇與挑戰。

本書介紹數據挖掘與統計機器學習領域最常用的模型和算法，包括最基礎的線性回歸和線性分類方法，以及模型選擇和模型評價的概念和方法，進而介紹非線性的回歸和分類方法(包括決策樹與組合方法、支持向量機、神經網絡以及在此基礎上發展的深度學習方法)。介紹無監督的學習中的聚類方法和業界廣泛使用的推薦系統方法。除了方法的理論講解之外，我們給出了每種方法的R語言實現，以及應用Python語言實現深度學習和支持向量機兩種方法。本書的一個亮點是一章給出的兩個大數據案例，數據量均在10G左右。我們同時給出了單機版(Python、數據庫、R)和分布式(Hadoop、Hive、Spark)兩種實現方案。原始數據和程序代碼均可在出版社提供的網址下載。

本書面向的主要讀者是應用統計專業碩士，希望能夠拓展到統計專業高年級的本科生以及其他各個領域有數據分析需求的學生和從業人員。

編輯推薦

導語_點評_推薦詞

作者簡介

呂曉玲，吉林省吉林市人。現任中國人民大學統計學院副教授，北京五校聯合大數據分析碩士培養協同創新平臺總協調人。本科與碩士畢業于南開大學數學系概率統計專業，博士畢業于香港城市大學管理科學系。曾經是奧地利約翰開普勒大學應用統計系以及美國加州大學伯克利分校統計系訪問學者。一直從事數據挖掘和統計機器學習領域的理論研究，及其在消費者行為方面的應用研究。在數據挖掘以及市場營銷方面的項目涉及的領域包括銀行、電子商務、交通、教育、廣播電視、移動互聯網等。

宋捷，四川眉山人。現任首都經濟貿易大學統計學院副教授。本科與碩士畢業于四川大學數學系概率統計專業，博士畢業于中國人民大學統計學院。一直從事機器學習與數據挖掘相關領域的理論研究。

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本書面向的主要讀者是應用統計專業碩士，希望能夠拓展到統計專業高年級的本科生以及其他各個領域有數據分析需求的學生和從業人員。對于側重應用的初學者，可略過帶星號的章節。

本書由呂曉玲撰寫第1章、第2章、第10章，呂曉玲、潘蕊合寫第4章和第5章，呂曉玲、宋捷合寫第3章、第7章，古楠楠撰寫第6章，褚挺進撰寫第8章，尹建鑫撰寫第9章，由呂曉玲統稿校對。

感謝北京五校聯合(中國人民大學、北京大學、中國科學院大學、中央財經大學、首都經濟貿易大學)大數據分析碩士培養協同創新平臺的所有領導和教師；感謝中國人民大學出版社的鼎力支持；感謝中國人民大學數據挖掘中心(wwwrucdmcnet)的學生參與本書的寫作和校對，他們是：鐘琰、王小寧、劉擷芯、王高斌、安夢穎、胡見秋、范一葦、蘇嘉楠、程豪、范超、要卓、李天博、林毓聰、閆晗、劉夢杭、孫亞楠、董峰池。

數據挖掘與統計機器學習是一個方興未艾、蓬勃發展的學科領域，鑒于作者的能力和時間非常有限，本書的內容難免有不足和紕漏，還望廣大讀者不吝賜教，多提寶貴意見。