福利 | 这是一个理论+实战的机器学习加油包

2018 年 6 月 28 日 DBAplus社群


天气炎热,一波接一波的高温预警让出门这件事情变成了灾难片,可难得的周末不出门觉得无聊,光看电视打游戏又觉得良心会痛……看来这样的你需要一些精神食粮~


Bingo!又到了小编送福利时间!继上一期送出了Python专场竞技助战帖之后,这次小编携手@图灵社区,为大家送上专属于机器学习的加油包!



《机器学习与优化》

作者:罗伯托·巴蒂蒂、毛罗·布鲁纳托

译者:王彧弋


  • 摒弃复杂的公式推导,从实践上手机器学习;

  • 人工智能领域先驱、IEEE会士巴蒂蒂教授领导的LION实验室多年机器学习经验总结。


本书是机器学习实战领域的一本佳作,从机器学习的基本概念讲起,旨在将初学者引入机器学习的大门,并走上实践的道路。本书通过讲解机器学习中的监督学习和无监督学习,并结合特征选择和排序、聚类方法、文本和网页挖掘等热点问题,论证了“优化是力量之源”这一观点,为机器学习在企业中的应用提供了切实可行的操作建议。 


购书链接:https://item.jd.com/12367752.html


《机器学习:理论、实践与提高》

作者:Massih-Reza Amini
译者:许鹏


  • 机器学习数学和理论知识必读书目;

  • 教学与实践结合,提高机器算法技能;

  • 机器学习专家Francis Bach作序;

  • 讲解丰富案例,分析实践经验,阐释核心算法。


基于C语言的机器学习图书。从监督、半监督学习的基础理论开始,采用简单、流行的C语言,逐步介绍最常见、最先进的理论概念、算法与实践案例,呈现相应的经典算法和编程要点,满足读者想要了解机器学习运作模式的根本需求。


购书链接:https://item.jd.com/12345884.html


《机器学习实战》

作者:Peter Harrington

译者:李锐 李鹏 曲亚东 王斌


  • 最畅销机器学习图书;

  • 介绍并实现机器学习的主流算法;

  • 面向日常任务的高效实战内容。


全书通过精心编排的实例,切入日常工作任务,摒弃学术化语言,利用高效的可复用Python代码来阐释如何处理统计数据,进行数据分析及可视化。通过各种实例,读者可从中学会机器学习的核心算法,并能将其运用于一些策略性任务中,如分类、预测、推荐。另外,还可用它们来实现一些更高级的功能,如汇总和简化等。


购书链接:https://item.jd.com/11242112.html



不知道大家对机器学习方面的学习都做出过哪些努力、有何计划或感悟?欢迎在本文微信订阅号(dbaplus)评论区写下你的经历或想法,小编将从中选出评论点赞数最高的两位,以及评论最精彩的一位读者,送出本期推荐的技术好书一本,截止时间:下周四(7月5日)中午12:00。(注:同一个月里,已获赠者将不可重复拿书)



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“机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让 可以自动“ 学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与统计推断学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。很多 推论问题属于 无程序可循难度,所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。” ——中文维基百科

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