数据科学 理论、方法与R语言实践

本书从实用的角度较为全面地展现了数据科学的主要内容，并结合大量的实际项目案例，利用R语言详细地讲解了数据项目的开发过程和关键技术。本书包括三个部分共11章的内容，主要介绍了数据科学项目的处理过程、选择合适的建模方法，也讨论了bagging算法、随机森林、广义加性模型、核和支持向量机等高级建模方法。此外，还讨论了文档编制和结果部署，以及如何向组织内不同的受众展现项目结果。本书适合作为高等院校高年级本科生和研究生及从事数据管理与分析工程技术人员的主要参考书。