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Machine learning for hackers
副标题:无
作 者:Drew Conway,John Myles White著;陈开江,刘逸哲,孟晓楠译
分类号:
ISBN:9787111417316
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简介
《机器学习:实用案例解析》内容简介:O’Reilly Media通过图书、杂志、在线服务、调查研究和会议等方式传播创新知识。自1978年开始,O’Reilly一直都是前沿发展的见证者和推动者。超级极客们正在开创着未来,而我们关注真正重要的技术趋势——通过放大那些“细微的信号”来刺激社会对新科技的应用。作为技术社区中活跃的参与者,O’Reilly的发展充满了对创新的倡导、创造和发扬光大。
O’Reilly为软件开发人员带来革命性的“动物书”;创建第一个商业网站(GNN);组织了影响深远的开放源代码峰会,以至于开源软件运动以此命名;创立了Make杂志,从而成为DIY革命的主要先锋;公司一如既往地通过多种形式缔结信息与人的纽带。O’Reilly的会议和峰会集聚了众多超级极客和高瞻远瞩的商业领袖,共同描绘出开创新产业的革命性思想。作为技术人士获取信息的选择,O’Reilly现在还将先锋专家的知识传递给普通的计算机用户。无论是通过书籍出版,在线服务或者面授课程,每一项O’Reilly的产品都反映了公司不可动摇的理念——信息是激发创新的力量。
目录
前言1
第1章使用R语言9
R与机器学习10
第2章数据分析36
分析与验证36
什么是数据37
推断数据的类型40
推断数据的含义42
数值摘要表43
均值、中位数、众数44
分位数46
标准差和方差47
可视化分析数据49
列相关的可视化68
第3章分类:垃圾过滤77
非此即彼:二分类77
漫谈条件概率81
试写第一个贝叶斯垃圾分类器82
第4章排序:智能收件箱97
次序未知时该如何排序97
按优先级给邮件排序98
实现一个智能收件箱102
第5章回归模型:预测网页访问量128
回归模型简介128
预测网页流量142
定义相关性152
第6章正则化:文本回归155
数据列之间的非线性关系:超越直线155
避免过拟合的方法164
文本回归174
第7章优化:密码破译182
优化简介182
岭回归188
密码破译优化问题193
第8章PCA:构建股票市场指数203
无监督学习203
主成分分析204
第9章MDS:可视化地研究参议员相似性212
基于相似性聚类212
如何对美国参议员做聚类219
第10章kNN:推荐系统229
k近邻算法229
R语言程序包安装数据235
第11章分析社交图谱239
社交网络分析239
用黑客的方法研究Twitter的社交关系图数据244
分析Twitter社交网络252
第12章模型比较270
SVM:支持向量机270
算法比较280
参考文献287
第1章使用R语言9
R与机器学习10
第2章数据分析36
分析与验证36
什么是数据37
推断数据的类型40
推断数据的含义42
数值摘要表43
均值、中位数、众数44
分位数46
标准差和方差47
可视化分析数据49
列相关的可视化68
第3章分类:垃圾过滤77
非此即彼:二分类77
漫谈条件概率81
试写第一个贝叶斯垃圾分类器82
第4章排序:智能收件箱97
次序未知时该如何排序97
按优先级给邮件排序98
实现一个智能收件箱102
第5章回归模型:预测网页访问量128
回归模型简介128
预测网页流量142
定义相关性152
第6章正则化:文本回归155
数据列之间的非线性关系:超越直线155
避免过拟合的方法164
文本回归174
第7章优化:密码破译182
优化简介182
岭回归188
密码破译优化问题193
第8章PCA:构建股票市场指数203
无监督学习203
主成分分析204
第9章MDS:可视化地研究参议员相似性212
基于相似性聚类212
如何对美国参议员做聚类219
第10章kNN:推荐系统229
k近邻算法229
R语言程序包安装数据235
第11章分析社交图谱239
社交网络分析239
用黑客的方法研究Twitter的社交关系图数据244
分析Twitter社交网络252
第12章模型比较270
SVM:支持向量机270
算法比较280
参考文献287
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