Machine Learning in Action

《Machine Learning in Action》是一本由Peter Harrington编写，Manning出版社出版的机器学习领域的书籍。这本书详细介绍了机器学习的基本概念、理论和应用，强调实战操作，目的是帮助读者通过实例学习和应用机器学习技术。书中内容涉及分类、k-近邻算法、决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归等多个机器学习的核心主题。 书中首先介绍了机器学习的基本概念，这是学习后续内容的基础。随后，作者介绍了使用k-最近邻（k-Nearest Neighbors）算法进行分类的方法。k-近邻是一种基本的分类与回归方法，通过测量不同特征值之间的距离来进行分类，它的工作原理是：选择一个对象，找出它最近的k个邻居，然后通过多数表决或者加权平均的方式得到预测的结果。 接下来，书中详细讲解了如何通过决策树（Decision Trees）对数据集进行分类。决策树是一种模拟人类决策过程的方法，它采用树形结构来表示决策过程，从根节点到叶节点代表从问题到答案的路径。在构建决策树时，通常采用信息增益或增益率作为划分数据集的依据。 书中还探讨了使用概率理论进行分类的朴素贝叶斯（naïve Bayes）方法。朴素贝叶斯是一种简单但效果强大的概率分类方法，它基于贝叶斯定理和特征条件独立的假设，尽管这种独立性假设在现实世界中往往不成立，朴素贝叶斯算法仍然在很多实际问题中表现良好。 此外，《Machine Learning in Action》还深入探讨了逻辑回归（Logistic Regression），这不仅是一种用于二分类问题的回归分析方法，也可以被拓展到多类别分类问题中。逻辑回归通过使用逻辑函数来预测一个事件发生的概率，并通过这个概率来判定具体的分类结果。 在结构上，该书分为多个部分，每个部分都包含了对机器学习特定主题的讲解和相关代码实现。通过阅读这本书，读者不仅可以理解各种机器学习算法背后的数学原理，还能够学会如何在实际项目中使用Python编程语言来实现这些算法，具有很高的实用价值。 书籍的信息、订购方式和出版社信息也在内容中提及。出版信息显示这本书的版权归属于Manning Publications Co.，并且对图书的复制、存储、传输都有严格的版权保护，未经出版社书面许可，不得以任何形式复制书籍内容。出版社强调了使用酸性无痕纸印刷书籍的重要性，并透露出版社致力于环保，使用至少15%的回收纸张，并且在加工过程中不使用元素氯。Manning Publications Co.还在书中展示了联系信息，包括联系邮箱、地址、纸张印刷信息以及ISBN编号。 《Machine Learning in Action》是一本深入浅出地介绍机器学习技术的实用书籍，适合对机器学习感兴趣的读者学习和参考，可以帮助读者了解机器学习的概念和实操，并且适用于需要使用机器学习技术解决实际问题的专业人士。