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機器學(xué)習(xí):實用案例解析

機器學(xué)習(xí):實用案例解析

定 價:¥69.00

作 者: Drew Conway & John Myles White 著,陳開江 劉逸哲 孟曉楠 譯羅森林 審校
出版社: 機械工業(yè)出版社
叢編項:
標(biāo) 簽: 編程語言與程序設(shè)計 計算機與互聯(lián)網(wǎng)

ISBN: 9787111417316 出版時間: 2013-03-01 包裝: 平裝
開本: 16 頁數(shù): 320 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡介

  O’Reilly Media通過圖書、雜志、在線服務(wù)、調(diào)查研究和會議等方式傳播創(chuàng)新知識。自1978年開始,O’Reilly一直都是前沿發(fā)展的見證者和推動者。超級極客們正在開創(chuàng)著未來,而我們關(guān)注真正重要的技術(shù)趨勢——通過放大那些“細(xì)微的信號”來刺激社會對新科技的應(yīng)用。作為技術(shù)社區(qū)中活躍的參與者,O’Reilly的發(fā)展充滿了對創(chuàng)新的倡導(dǎo)、創(chuàng)造和發(fā)揚光大。O’Reilly為軟件開發(fā)人員帶來革命性的“動物書”;創(chuàng)建第一個商業(yè)網(wǎng)站(GNN);組織了影響深遠(yuǎn)的開放源代碼峰會,以至于開源軟件運動以此命名;創(chuàng)立了Make雜志,從而成為DIY革命的主要先鋒;公司一如既往地通過多種形式締結(jié)信息與人的紐帶。O’Reilly的會議和峰會集聚了眾多超級極客和高瞻遠(yuǎn)矚的商業(yè)領(lǐng)袖,共同描繪出開創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)的革命性思想。作為技術(shù)人士獲取信息的選擇,O’Reilly現(xiàn)在還將先鋒專家的知識傳遞給普通的計算機用戶。無論是通過書籍出版,在線服務(wù)或者面授課程,每一項O’Reilly的產(chǎn)品都反映了公司不可動搖的理念——信息是激發(fā)創(chuàng)新的力量。

作者簡介

  Drew Conway,機器學(xué)習(xí)專家,擁有豐富的數(shù)據(jù)分析、處理工作經(jīng)驗。目前主要利用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)和計算機技術(shù)研究國際關(guān)系、沖突和恐怖主義等。他曾作為研究員在美國情報和國防部門供職數(shù)年。他擁有紐約大學(xué)政治系博士學(xué)位,曾為多種雜志撰寫文章,是機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的著名學(xué)者。John Myles White,機器學(xué)習(xí)專家,擁有豐富的數(shù)據(jù)分析、處理工作經(jīng)驗。目前主要從理論和實驗的角度來研究人類如何做出決定,同時還是幾個流行的R語言程序包的主要維護者,包括ProjectTemplate和log4r。他擁有普林斯頓大學(xué)哲學(xué)系博士學(xué)位,曾為多家技術(shù)雜志撰稿,發(fā)表過許多關(guān)于機器學(xué)習(xí)的論文,并在眾多國際會議上發(fā)表演講。譯者介紹陳開江,新浪微博搜索部研發(fā)工程師,曾獨立負(fù)責(zé)微博內(nèi)容反垃圾系統(tǒng)、微博精選內(nèi)容挖掘算法、自助客服系統(tǒng)(包括自動回復(fù)、主動挖掘、輿情監(jiān)測)等項目,目前主要從事社交挖掘、推薦算法研究、機器學(xué)習(xí)、自然語言處理相關(guān)工作,研究興趣是社交網(wǎng)絡(luò)的個性化推薦。劉逸哲,阿里巴巴,CBU基礎(chǔ)平臺部搜索與推薦團隊核心技術(shù)與query分析方向負(fù)責(zé)人,機器學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域及圈子負(fù)責(zé)人。曾任中國雅虎相關(guān)性團隊、自然語言處理團隊算法工程師;AvePoint.inc開發(fā)工程師,從事企業(yè)級搜索引擎開發(fā)。研究興趣是機器學(xué)習(xí)、自然語言處理及個性化推薦等算法在大規(guī)模數(shù)據(jù)上的應(yīng)用。孟曉楠,一淘廣告技術(shù),阿里非搜索廣告算法負(fù)責(zé)人,負(fù)責(zé)用戶行為分析、建模與細(xì)分,RTB競價算法,展示廣告CTR預(yù)估與SEM優(yōu)化。曾工作于網(wǎng)易杭州研究院,參與過分布式全文檢索系統(tǒng)和網(wǎng)易博客產(chǎn)品的數(shù)據(jù)挖掘算法開發(fā)。研究興趣是計算廣告技術(shù)、機器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)技術(shù)、信息檢索等。

圖書目錄

前言    1
第1章 使用R語言    9
R與機器學(xué)習(xí)    10
第2章 數(shù)據(jù)分析    36
分析與驗證    36
什么是數(shù)據(jù)    37
推斷數(shù)據(jù)的類型    40
推斷數(shù)據(jù)的含義    42
數(shù)值摘要表    43
均值、中位數(shù)、眾數(shù)    44
分位數(shù)    46
標(biāo)準(zhǔn)差和方差    47
可視化分析數(shù)據(jù)    49
列相關(guān)的可視化    68
第3章 分類:垃圾過濾    77
非此即彼:二分類    77
漫談條件概率    81
試寫第一個貝葉斯垃圾分類器    82
第4章 排序:智能收件箱    97
次序未知時該如何排序    97
按優(yōu)先級給郵件排序    98
實現(xiàn)一個智能收件箱    102
第5章 回歸模型:預(yù)測網(wǎng)頁訪問量    128
回歸模型簡介    128
預(yù)測網(wǎng)頁流量    142
定義相關(guān)性    152
第6章 正則化:文本回歸    155
數(shù)據(jù)列之間的非線性關(guān)系:超越直線    155
避免過擬合的方法    164
文本回歸    174
第7章 優(yōu)化:密碼破譯    182
優(yōu)化簡介    182
嶺回歸    188
密碼破譯優(yōu)化問題    193
第8章 PCA:構(gòu)建股票市場指數(shù)    203
無監(jiān)督學(xué)習(xí)    203
主成分分析    204
第9章 MDS:可視化地研究參議員相似性    212
基于相似性聚類    212
如何對美國參議員做聚類    219
第10章 kNN:推薦系統(tǒng)    229
k近鄰算法    229
R語言程序包安裝數(shù)據(jù)    235
第11章 分析社交圖譜    239
社交網(wǎng)絡(luò)分析    239
用黑客的方法研究Twitter的社交關(guān)系圖數(shù)據(jù)    244
分析Twitter社交網(wǎng)絡(luò)    252
第12章 模型比較    270
SVM:支持向量機    270
算法比較    280
參考文獻    287

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