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机器学习:实用案例解析中文高清完整版PDF带书签 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。 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。 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这封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,用于衡量整体市场行情的好坏; 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近邻算法构建向用户推荐R语言包; 利用Twitter数据来构建一个“你可能感兴趣的人”的推荐系统; 模型比较:给你的问题找到最佳算法。
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机器学习理论、方法及应用

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机器学习实战。带完整分级书签高清完整版PDF

第一部分机器学习基础。 第二部分多种经典的监督学习算法,如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树(CART)算法等。 第三部分无监督学习及其一些主要算法:k均值聚类算法、Apriori算法、FP-Growth算法。 第四部分机器学习算法的一些附属工具。

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机器学习实用案例解析_超高清pdf

【内容提要】本书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,还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。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。 【参考文献格式】(美)康威著. 机器学习 实用案例解析. 北京:机械工业出版社, 2013.04.

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软件质量,不但依赖于架构及项目管理,而且与代码质量紧密相关。这一点,无论是敏捷开发流派还是传统开发流派,都不得不承认。《代码整洁之道》提出一种观念:代码质量与其整洁度成正比。干净的代码,既在质量上较为可靠,也为后期维护、升级奠定了良好基础。作为编程领域的佼 佼者,这些实践在《代码整洁之道》中体现为一条条规则(或称“启示”),并辅以来自现实项目的正、反两面的范例。只要遵循这些规则,就能编写出干净的代码,从而有效提升代码质量。

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机器学习实战 高清书签PDF版

本书第一部分主要介绍机器学习基础,以及如何利用算法进行分类,并逐步介绍了多种经典的监督学习算法,如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树(CART)算法等。第三部分则重点介绍无监督学习及其一些主要算法:k均值聚类算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介绍了机器学习算法的一些附属工具。 全书通过精心编排的实例,切入日常工作任务,摒弃学术化语言,利用高效的可复用Python代码来阐释如何处理统计数据,进行数据分析及可视化。通过各种实例,读者可从中学会机器学习的核心算法,并能将其运用于一些策略性任务

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