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Python数据挖掘与机器学习实战

作者:方巍

出版社:机械工业出版社

ISBN:9787111626817

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机器学习:实用案例解析 评分:

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。《机器学习:实用案例解析》比较全面系统地介绍了机器学习的方法和技术,不仅详细阐述了许多经典的学习方法,而且讨论了一些有生命力的新理论、新方法。 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。《机器学习:实用案例解析》讨论的案例涉及分类、回归、聚类、降维、最优化问题等。这些案例包括:垃圾邮件识别、智能收件箱、预测网页访问量、文本回归、密码破译、构建股票市场指数、用投票记录对美国参议员聚类、给用户推荐R语言包、分析社交图谱、给问题找到最佳算法等。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编程语言。 《机器学习:实用案例解析》主要内容: 开发一个朴素贝叶斯分类器,仅仅根据邮件的文本信息来判断邮件是否是垃圾邮件;使用线性回归来预测互联网排名前1000网站的PV;利用文本回归理解图书中词与词之间的关系;通过尝试破译一个简单的密码来学习优化技术;利用无监督学习构建股票市场指数,用子衡量整体市场行情;根据美国参议院的投票情况,从统计学的角度对美国参议员聚类;通过k近邻算法向用户推荐日语言包;利用Twitter数据构建一个“你可能感兴趣的人”的推荐系统;模型比较:给问题找到最佳算法。

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上传时间:2015-02 大小:34.7MB