機器學習實用案例解析是一本Machine Learning 的入門讀物,更適合的讀者群其實是對Machine Learning感興趣,對R有基本的了解,但對統計和編程的了解都很有限的同學閱讀的書。該書中有大量的R代碼,有非常淺顯的機器學習的應用實例,例如垃圾郵件識別,郵件重要性排序,pv預估等等——非常適合機器學習初學者,前提是,你需要一點R語言的基礎。 本節內容東坡小編為大家整理帶來的是一份pdf格式清晰影印版機器學習實用案例解析電子書,該電子書為中文完整版,相應查閱的朋友們就趕緊來下載吧!
機器學習實用案例解析背景介紹
O’Reilly Media通過圖書、雜志、在線服務、調查研究和會議等方式傳播創新知識。自1978年開始,O’Reilly一直都是前沿發展的見證者和推動者。超級極客們正在開創著未來,而我們關注真正重要的技術趨勢——通過放大那些“細微的信號”來刺激社會對新科技的應用。作為技術社區中活躍的參與者,O’Reilly的發展充滿了對創新的倡導、創造和發揚光大。
O’Reilly為軟件開發人員帶來革命性的“動物書”;創建第一個商業網站(GNN);組織了影響深遠的開放源代碼峰會,以至于開源軟件運動以此命名;創立了Make雜志,從而成為DIY革命的主要先鋒;公司一如既往地通過多種形式締結信息與人的紐帶。O’Reilly的會議和峰會集聚了眾多超級極客和高瞻遠矚的商業領袖,共同描繪出開創新產業的革命性思想。作為技術人士獲取信息的選擇,O’Reilly現在還將先鋒專家的知識傳遞給普通的計算機用戶。無論是通過書籍出版,在線服務或者面授課程,每一項O’Reilly的產品都反映了公司不可動搖的理念——信息是激發創新的力量。
機器學習實用案例解析電子書目錄
前言1
第1章 使用R語言9
R與機器學習10
第2章 數據分析36
分析與驗證36
什么是數據37
推斷數據的類型40
推斷數據的含義42
數值摘要表43
均值、中位數、眾數44
分位數46
標準差和方差47
可視化分析數據49
列相關的可視化68
第3章 分類:垃圾過濾77
非此即彼:二分類77
漫談條件概率81
試寫第一個貝葉斯垃圾分類器82
第4章 排序:智能收件箱97
次序未知時該如何排序97
按優先級給郵件排序98
實現一個智能收件箱102
第5章 回歸模型:預測網頁訪問量128
回歸模型簡介128
預測網頁流量142
定義相關性152
第6章 正則化:文本回歸155
數據列之間的非線性關系:超越直線155
避免過擬合的方法164
文本回歸174
第7章 優化:密碼破譯182
優化簡介182
嶺回歸188
密碼破譯優化問題193
第8章 PCA:構建股票市場指數203
無監督學習203
主成分分析204
第9章 MDS:可視化地研究參議員相似性212
基于相似性聚類212
如何對美國參議員做聚類219
第10章 kNN:推薦系統229
k近鄰算法229
R語言程序包安裝數據235
第11章 分析社交圖譜239
社交網絡分析239
用黑客的方法研究Twitter的社交關系圖數據244
分析Twitter社交網絡252
第12章 模型比較270
SVM:支持向量機270
算法比較280
參考文獻287
機器學習實用案例解析電子書內容截圖
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