机器学习:实用案例解析
这本书为机器学习技术提供了一些非常棒的案例研究。它并不是一本关于机器学习的工具书或者理论书籍,而是对学习过程的指南,因而适合任何具有编程背景和定量思维的人。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。