MARC状态：审校 文献类型：中文图书 浏览次数：11
- 题名/责任者:
- 机器学习:实用案例解析/Drew Conway, John Myles White著 陈开江, 刘逸哲, 孟晓楠译
- 出版发行项:
- 北京:机械工业出版社,2013
- ISBN及定价:
- 978-7-111-41731-6/CNY69.00
- 载体形态项:
- 288页, [16] 页图版:彩图;24cm
- 其它题名:
- 实用案例解析
- 丛编项:
- O’Reilly精品图书系列
- 个人责任者:
- 怀特 (White, John Myles) 著
- 个人责任者:
- 康威 (Conway, Drew) 著
- 个人次要责任者:
- 陈开江 译
- 个人次要责任者:
- 刘逸哲 译
- 个人次要责任者:
- 孟晓楠 译
- 学科主题:
- 机器学习
- 中图法分类号:
- TP181
- 中图法分类号:
- TP181
- 出版发行附注:
- O'Reilly Media, Inc.授权
- 相关题名附注:
- 英文原名取自于封面
- 责任者附注:
- 责任者Conway规范汉译姓: 康威, 责任者White规范汉译姓: 怀特
- 书目附注:
- 有书目 (第287-288页)
- 提要文摘附注:
- 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。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。
- 使用对象附注:
- 作为高等院校计算机、自动化、电子和通信等专业研究生和高年级本科生的参考书。本书内容对从事人工智能、机器学习、数据挖掘、模式识别等相关领域研究的科技人员具有较好的参考价值。
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