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「本书提供许多绝佳的机器学习实用案例。有别于工具书或理论证明,本书着重于实际问题处理,因此具备程式设计背景及对机器学习有兴趣的读者们均可轻松入门。」

  • Max Shron, OkCupid

如果你是平时喜欢上网搜集各种资料的程式设计师,想寻找并学习资料分析的方法与工具,本书将会是您了解机器学习最好的起点。在Machine Learning领域中,包含各种分析问题的工具与方法,可以让我们很方便地架构出一套自动分析资料系统,使电脑可以自动分析。不过这些方法的背后,通常都蕴含着艰涩、难懂的数学理论,因而提高了学习门槛。有鉴于此,本书作者Drew Conway和John Myles准备了许多实用案例。在本书中,他们将以生动活泼的方式,使用案例导向方式,透过生活实例,带领我们一起学习这些Machine Learning工具和统计工具的实际应用。经由这些过程学习机器学习领域的核心与价值,而非传统数学导向的介绍方式。

本书采用实例导向、问题导向的介绍方式,在每一个章节中,透过实际问题,介绍机器学习典型问题与解决方法。其中包含:分类问题、预测问题、最佳化问题、推荐系统建置问题...等,在书中都会一一介绍。本书所有程式均以R语言撰写,于每个章节中将学到:如何以R语言分析资料,并撰写简易机器学习演算法。《机器学习骇客秘笈》本书,是专为机器学习领域的初学者所写的,无论是商业、政府机关或学术界...等都适用。

chapter 01使用R语言 chapter 02资料探索 chapter 03文本分类:垃圾邮件判断 chapter 04项目排序:优先收件匣 chapter 05回归分析:预测网页浏览人次 chapter 06正则化:文本回归 chapter 07最佳化:破解密码 chapter 08 PCA:建立股价指数 chapter 09 MDS:视觉化呈现美国参议员相似度 chapter 10 kNN:推荐系统 chapter 11分析社群关系图 chapter 12模型比较

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