实用机器学习

实用机器学习

大数据时代为机器学习的应用提供了广阔的空间,各行各业涉及数据分析的工作都需要使用机器学习算法。本书围绕实际数据分析的流程展开,着重介绍数据探索、数据预处理和常用的机器学习算法模型。本书从解决实际问题的角度出发,介绍回归算法、分类算法、推荐算法、排序算法和集成学习算法。在介绍每种机器学习算法模型时,书中不但阐述基本原理,而且讨论模型的评价与选择。为方便读者学习各种算法,本书介绍了R语言中相应的软件包并给出了示例程序。
本书的最大特色就是贴近工程实践。首先,本书仅侧重介绍当前工业界最常用的机器学习算法,而不追求知识内容的覆盖面;其次,本书在介绍每类机器学习算法时,力求通俗易懂地阐述算法思想,而不追求理论的深度,让读者借助代码获得直观的体验。
本书适合需要应用机器学习算法解决实际问题的工程技术人员阅读,也可作为相关专业高年级本科生或研究生的入门教材或课外读物。 更多>>

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  • 书  号: 978-7-115-44646-6
  • 出版日期: 2017年5月
  • 页  数: 352
  • 印刷方式: 黑白印刷
  • 开  本: 16开
  • 出版状态: 上市销售

本书作译者

morisecue
morisecue V5

江苏 南京

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河海大学副研究员,本科毕业于南京大学计算机系(1999-2003),硕博毕业于中国科学院计算技术研究所(2003-2010),主要从事多媒体大数据处理、云计算、机器学习等方向的研究工作。现为中国计算机学会多媒体技术专委会通讯委员、江苏省计算机学会云计算专委会委员,主持包括国家自然科学基金在内的多项国家、省、市级项目,发表论文逾20篇,出版译著4本,参编专著2部。

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