全书案例既有问题,也有回归问题;既包含监督学习,也涵盖无监督学习。所选择的案例妙趣横生,如分析UFO目击记录、破译密码、预测股票、分析美国参议员“结党”的情况,等等,这里就不“剧透”了,大家自己去享受学习的乐趣吧。
评分大数据时代是机器学习最美好的时代,因为数据不再是问题,各类问题都可以收集到海量的数据。但是,对于很多人来说,这一门交叉学科本身却神秘而陌生,对于没有系统学习过相关基础学科的人来说尤其感到“高不可攀”。如今已出版的机器学习相关书籍中,很多都有这个特点:公式多,晦涩难懂。这让很多程序员出身的人望而却步。然而,在第一次读到本书的英文版时,译者就彻底相信:机器学习完全可以讲解得通俗易懂,让知识的传递实现“润物细无声”。
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评分书中所有算法都采用R语言实现。R语言是一门用于统计学的开源脚本语言,基于它的开源性,有来自世界各地的开源拥护者贡献的各种统计学相关的程序包,稳定且方便,尤其是它对数据可视化的支持,更是一柄利器,既轻巧又实用。书中所有源代码和数据在原书的官方网站上都可以免费下载。在阅读过程中,犹如作者亲至身侧,为你讲解代码和思路,为你排除错误和优化效果。
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评分本书秉承的原则是:实践出真知,只要多动手,没有攻克不了的技术难题。因此作者预期的阅读对象是如电脑黑客般的人,要求对技术有发自内心的求知欲和好奇心,愿意自己动手而非纸上谈兵。全书精心选择了12个机器学习案例,由浅入深,面面俱到,既有基础知识(如数据分析),也有当前热门的社交网站推荐案例。书中的每一个案例都由作者娓娓道来,逐一剖析关键算法的代码,没有丝毫学究气息,触动每个机器学习初学者的内心最深处。
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