发表于2024-12-24
机器学习:实用案例解析 pdf epub mobi txt 电子书 下载
《机器学习:实用案例解析》是机器学习和数据挖掘领域的经典图书,基础理论与实践完美的结合,是一部逻辑紧密、内容详实,适合所有相关技术人员的参考书。
《机器学习:实用案例解析》两名作者都具有丰富的数据分析、处理工作经验,是机器学习实践技术方面的积极实践者。
海报:
O’Reilly Media通过图书、杂志、在线服务、调查研究和会议等方式传播创新知识。自1978年开始,O’Reilly一直都是前沿发展的见证者和推动者。超级极客们正在开创着未来,而我们关注真正重要的技术趋势——通过放大那些“细微的信号”来刺激社会对新科技的应用。作为技术社区中活跃的参与者,O’Reilly的发展充满了对创新的倡导、创造和发扬光大。
O’Reilly为软件开发人员带来革命性的“动物书”;创建一个商业网站(GNN);组织了影响深远的开放源代码峰会,以至于开源软件运动以此命名;创立了Make杂志,从而成为DIY革命的主要先锋;公司一如既往地通过多种形式缔结信息与人的纽带。O’Reilly的会议和峰会集聚了众多超级极客和高瞻远瞩的商业领袖,共同描绘出开创新产业的革命性思想。作为技术人士获取信息的选择,O’Reilly现在还将先锋专家的知识传递给普通的计算机用户。无论是通过书籍出版,在线服务或者面授课程,每一项O’Reilly的产品都反映了公司不可动摇的理念——信息是激发创新的力量。
Drew Conway,机器学习专家,拥有丰富的数据分析、处理工作经验。目前主要利用数学、统计学和计算机技术研究国际关系、冲突和恐怖主义等。他曾作为研究员在美国情报和国防部门供职数年。他拥有纽约大学政治系博士学位,曾为多种杂志撰写文章,是机器学习领域的著名学者。
John Myles White,机器学习专家,拥有丰富的数据分析、处理工作经验。目前主要从理论和实验的角度来研究人类如何做出决定,同时还是几个流行的R语言程序包的主要维护者,包括ProjectTemplate和log4r。他拥有普林斯顿大学哲学系博士学位,曾为多家技术杂志撰稿,发表过许多关于机器学习的论文,并在众多国际会议上发表演讲。
陈开江,新浪微博搜索部研发工程师,曾独立负责微博内容反垃圾系统、微博精选内容挖掘算法、自助客服系统(包括自动回复、主动挖掘、舆情监测)等项目,目前主要从事社交挖掘、推荐算法研究、机器学习、自然语言处理相关工作,研究兴趣是社交网络的个性化推荐。
刘逸哲,阿里巴巴,CBU基础平台部搜索与推荐团队核心技术与query分析方向负责人,机器学习技术领域及圈子负责人。曾任中国雅虎相关性团队、自然语言处理团队算法工程师;AvePoint.inc开发工程师,从事企业级搜索引擎开发。研究兴趣是机器学习、自然语言处理及个性化推荐等算法在大规模数据上的应用。
孟晓楠,一淘广告技术,阿里非搜索广告算法负责人,负责用户行为分析、建模与细分,RTB竞价算法,展示广告CTR预估与SEM优化。曾工作于网易杭州研究院,参与过分布式全文检索系统和网易博客产品的数据挖掘算法开发。研究兴趣是计算广告技术、机器学习、大数据技术、信息检索等。
“O’Reilly Radar博客有口皆碑。”
——Wired
“O’Reilly凭借一系列(真希望当初我也想到了)非凡想法建立了数百万美元的业务。”
——Business 2.0
“O’Reilly Conference是聚集关键思想领袖的绝对典范。”
——CRN
“一本O’Reilly的书就代表一个有用、有前途、需要学习的主题。”
——Irish Times
“Tim是位特立独行的商人,他不光放眼于长远、广阔的视野并且切实地按照Yogi Berra的建议去做了:‘如果你在路上遇到岔路口,走小路(岔路)。’回顾过去Tim似乎每一次都选择了小路,而且有几次都是一闪即逝的机会,尽管大路也不错。”
——Linux Journal
前言
第1章 使用R语言
R与机器学习
第2章 数据分析
分析与验证
什么是数据
推断数据的类型
推断数据的含义
数值摘要表
均值、中位数、众数
分位数
标准差和方差
可视化分析数据
列相关的可视化
第3章 分类:垃圾过滤
非此即彼:二分类
漫谈条件概率
试写第一个贝叶斯垃圾分类器
第4章 排序:智能收件箱
次序未知时该如何排序
按优先级给邮件排序
实现一个智能收件箱
第5章 回归模型:预测网页访问量
回归模型简介
预测网页流量
定义相关性
第6章 正则化:文本回归
数据列之间的非线性关系:超越直线
避免过拟合的方法
文本回归
第7章 优化:密码破译
优化简介
岭回归
密码破译优化问题
第8章 PCA:构建股票市场指数
无监督学习
主成分分析
第9章 MDS:可视化地研究参议员相似性
基于相似性聚类
如何对美国参议员做聚类
第10章 kNN:推荐系统
k近邻算法
R语言程序包安装数据
第11章 分析社交图谱
社交网络分析
用黑客的方法研究Twitter的社交关系图数据
分析Twitter社交网络
第12章 模型比较
SVM:支持向量机
算法比较
参考文献
【译者序】
当今各行业,尤其是互联网,数据规模越来越大,要从中有效地发现模式来提高生产力,用传统的方式已经几乎不可能,只能借助计算机来完成诸多使命。因此,机器学习这一新兴的学科变得越来越重要,它已经在搜索、推荐、数据挖掘等多个领域闪耀光芒。机器学习是一门交叉学科,内容涉及概率论、统计学、高等数学、计算机科学等多门学科。该学科致力于设计一种让计算机具有“学习”能力的算法,通过发现经验数据中隐藏的模式,实现对未知数据的预测。
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”。
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。
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。
全书案例既有分类问题,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。
书中12个案例之间的依赖关系不是特别强(除R语言基础知识外,其余某几章仅有个别知识点之间存在依赖性),可以像连续剧一样,逐一播放,也可以像一个个小品一般,挑感兴趣的内容分别播放。学习完这些案例之后,相信你会窥见机器学习的一斑,然后再根据自己的实际情况更深入地学习。
本书翻译工作由三位来自互联网世界的工程师通力协作完成,其中,来自新浪微博的陈开江负责完成前言及第1~4章的翻译;来自阿里B2B的刘逸哲负责完成第5、8、9和11章的翻译;来自阿里一淘的孟晓楠负责完成第6、7、10和12章的翻译;同时,全书审校工作由来自北京理工大学的罗森林教授义务承担。
本书能够得以出版,首先要感谢机械工业出版社的吴怡编辑,是她给了我们三位工程师这个学习知识并传递知识的机会,她经验丰富,在翻译过程中给予了我们许多建设性的指导意见。其次,要感谢罗森林教授,他在百忙之中为我们担任全书的审校工作,从而让国内的机器学习者能感受到这本书应有的魅力。最后,我们要感谢互联网,因为译者与本书的缘分始于互联网,从看到原书、报名翻译、组成翻译团队、翻译过程中的讨论,所有这样都是通过互联网完成的。
虽然经过罗森林教授认真审校并且给我们提出了宝贵意见,但是由于译者本身水平有限,书中译文势必还存在不妥甚至错误之处,恳请机器学习界的广大前辈、同仁们不吝赐教,促使我们继续为大家更好地传递先进技术,让更多机器学习爱好者成为机器学习的黑客。
我们坚信集体智慧是再高的个人智慧都无法企及的,因此真诚希望大家一起来贡献自己的智慧。无论是对翻译本身有任何意见或建议,还是对机器学习方面有心得,都欢迎大家到我们的微博上交流、切磋,我们一起贡献自己的智慧,在集体智慧中互相学习,共同进步。
一星也是爱。
评分用的是r语言
评分好书…………………………
评分实践性比较强!很好的书!京东的服务很赞
评分 评分挺好的,挺好的,挺好的,挺好的,挺好的,
评分看完了,内容不太充实,完整看两天没什么问题,有少许收获。
评分涉及到了垃圾邮件识别(分类),邮件排序(分类),pv预估(回归),密码破译(优化),美国参议院投票倾向分析(聚类)
评分送货很快!不过,从文章的内容来看,应该有光盘的吧(比如,第19页和20页都提到一些数据文件在相应的文件夹下),但是我没有收到光盘。
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