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机器学习:实用案例解析 中文完整pdf扫描版[35MB]

来源:[db:来源] 编辑:脚本之家 时间:2019-07-29 14:47:20 阅读:

机器学习是计算机科学和人工智能中非常重要的一个研究领域,近年来,机器学习不但在计算机科学的众多领域中大显身手,而且成为一些交叉学科的重要支撑技术。

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。本书讨论的案例从分类讲到回归,然后讨论了聚类、降维、最优化问题等。这些案例包括分类:垃圾邮件识别,排序:智能收件箱,回归模型:预测网页访问量,正则化:文本回归,最优化:密码破解,无监督学习:构建股票市场指数,空间相似度:用投票记录对美国参议员聚类,推荐系统:给用户推荐R语言包,社交网络分析:在Twitter上感兴趣的人,模型比较:给你的问题找到最佳算法。各章对原理的叙述力求概念清晰、表达准确,突出理论联系实际,富有启发性,易于理解。在探索这些案例的过程中用到的基本工具就是R统计编程语言。R语言非常适合用于机器学习的案例研究,因为它是一种用于数据分析的高水平、功能性脚本语言。

目录

第1章 使用R语言
第2章 数据分析
第3章 分类:垃圾过滤
第4章 排序:智能收件箱
第5章 回归模型:预测网页访问量
第6章 正则化:文本回归
第7章 优化:密码破译
第8章 PCA:构建股票市场指数
第9章 MDS:可视化地研究参议员相似性
第10章 kNN:推荐系统
第11章 分析社交图谱
第12章 模型比较

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