学习如何在 R（一种免费和开源软件）中实现各种流行的数据挖掘算法，以解决业务问题和机遇。涵盖了用于预测、分类、可视化、降维、推荐系统、聚类、文本挖掘和网络分析的统计和机器学习算法。内容介绍数据挖掘概述数据可视化降维评估预测性能多元线性回归朴素贝叶斯分类器分类和回归树逻辑回归神经网络判别分析组合方法：集成和隆起建模关联规则和协同过滤聚类分析处理时间序列基于回归的预测平滑方法社交网络分析文本挖掘...
然而，当这些算法被实现时，没有足够的书籍以友好的方式处理理论和实验问题，因此本文呈现了一种新颖的结构，其中包括对最重要的元启发式优化算法的完整描述以及一种新的元启发式优化，称为地震优化。内容：优化的基本概念优化的软件基础基本启发式优化算法进化算法模因算法地质优化优化 Matlab 应用程序和 Labview 工具包方程式和正在进行的项目阅读咨询。
多角度使用 Scikit-Learn、Keras 和 TensorFlow机器学习通过使用具体示例、最小理论和两个可用于生产的 Python 框架（Scikit-Learn 和 TensorFlow），可帮助您直观地了解构建智能系统的概念和工具。 您将学习一系列技术，从简单的线性回归开始到深度神经网络。 每章中的练习可以帮助您应用所学，您只需要具备编程经验即可开始使用。探索机器学习领域，尤其...