内容简介:
通过阅读本书，读者将：
掌握预测建模过程所涉及的步骤
学习如何对预测模型进行分类，以及对于特定问题的模型选择
理解各种预测模型的工作原理
理解预测模型的假设条件以及优缺点，认识到对于各种问题没有放之四海皆准的“万能模型”
选择合适的指标来评估不同类型预测模型的性能
在预测模型的性能及精确度出现问题时做出诊断，并学习如何处理它们
提高在使用 R 语言及其多样化的扩展包方面的专业水平
作者简介:
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鲁伊·米格尔·福特（Rui Miguel Forte）是Workable公司的首席数据科学家。他是土生土长的希腊人，后留学于英国。他是一位经验丰富的数据科学家，有超过10年的工作经验，覆盖了移动市场、健康信息学、教育科技和人力资源技术等多种行业。他负责的项目包括移动市场营销中的用户行为预测建模，智能教学系统中对发言者意图的识别，用于工作申请简历的信息提取技术，以及针对工作诈骗的欺诈检测等。目前，他在雅典经济与商业大学（Athens University of Economics and Business，AUEB）为商业分析硕士班的研究生讲授R语言、MongoDB和其他数据科学方面的技术。
