《机器学习-实用案例解析》(美)康威 | PDF下载|ePub下载

机器学习-实用案例解析 内容简介

　　当今各行业，尤其是互联网，数据规模越来越大，要从中有效地发现模式来提高生产力，用传统的方式已经几乎不可能，只能借助计算机来完成诸多使命。因此，机器学习这一新兴的学科变得越来越重要，它已经在搜索、推荐、数据挖掘等多个领域闪耀光芒。机器学习是一门交叉学科，内容涉及概率论、统计学、高等数学、计算机科学等多门学科。该学科致力于设计一种让计算机具有“学习”能力的算法，通过发现经验数据中隐藏的模式，实现对未知数据的预测。　　大数据时代是机器学习*美好的时代，因为数据不再是问题，各类问题都可以收集到海量的数据。但是，对于很多人来说，这一门交叉学科本身却神秘而陌生，对于没有系统学习过相关基础学科的人来说尤其感到“高不可攀”。如今已出版的机器学习相关书籍中，很多都有这个特点：公式多，晦涩难懂。这让很多程序员出身的人望而却步。然而，在**次读到本书的英文版时，译者就彻底相信：机器学习完全可以讲解得通俗易懂，让知识的传递实现“润物细无声”。　　本书秉承的原则是：实践出真知，只要多动手，没有攻克不了的技术难题。因此作者预期的阅读对象是如电脑黑客般的人，要求对技术有发自内心的求知欲和好奇心，愿意自己动手而非纸上谈兵。全书精心选择了12个机器学习案例，由浅入深，面面俱到，既有基础知识（如数据分析），也有当前热门的社交网站推荐案例。书中的每一个案例都由作者娓娓道来，逐一剖析关键算法的代码，没有丝毫学究气息，触动每个机器学习初学者的内心*深处。　　书中所有算法都采用r语言实现。r语言是一门用于统计学的开源脚本语言，基于它的开源性，有来自世界各地的开源拥护者贡献的各种统计学相关的程序包，稳定且方便，尤其是它对数据可视化的支持，更是一柄利器，既轻巧又实用。书中所有源代码和数据在原书的官方网站上都可以免费下载。在阅读过程中，犹如作者亲至身侧，为你讲解代码和思路，为你排除错误和优化效果。　　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。所选择的案例妙趣横生，如分析ufo目击记录、破译密码、预测股票、分析美国参议员“结党”的情况，等等，这里就不“剧透”了，大家自己去享受学习的乐趣吧。　　书中12个案例之间的依赖关系不是特别强（除r语言基础知识外，其余某几章仅有个别知识点之间存在依赖性），可以像连续剧一样，逐一播放，也可以像一个个小品一般，挑感兴趣的内容分别播放。学习完这些案例之后，相信你会窥见机器学习的一斑，然后再根据自己的实际情况更深入地学习。　　本书翻译工作由三位来自互联网世界的工程师通力协作完成，其中，来自新浪微博的陈开江负责完成前言及第1～4章的翻译；来自阿里b2b的刘逸哲负责完成第5、8、9和11章的翻译；来自阿里一淘的孟晓楠负责完成第6、7、10和12章的翻译；同时，全书审校工作由来自北京理工大学的罗森林教授义务承担。　　本书能够得以出版，首先要感谢机械工业出版社的吴怡编辑，是她给了我们三位工程师这个学习知识并传递知识的机会，她经验丰富，在翻译过程中给予了我们许多建设性的指导意见。其次，要感谢罗森林教授，他在百忙之中为我们担任全书的审校工作，从而让国内的机器学习者能感受到这本书应有的魅力。*后，我们要感谢互联网，因为译者与本书的缘分始于互联网，从看到原书、报名翻译、组成翻译团队、翻译过程中的讨论，所有这样都是通过互联网完成的。　　虽然经过罗森林教授认真审校并且给我们提出了宝贵意见，但是由于译者本身水平有限，书中译文势必还存在不妥甚至错误之处，恳请机器学习界的广大前辈、同仁们不吝赐教，促使我们继续为大家更好地传递先进技术，让更多机器学习爱好者成为机器学习的黑客。　　我们坚信集体智慧是再高的个人智慧都无法企及的，因此真诚希望大家一起来贡献自己的智慧。三位译者的微博分别为：http://weibo.com/kaijiangidan（陈开江，@刑无刀）、http://weibo.com/liuyizhe10（刘逸哲，@刘逸哲）、http://weibo.com/u/1911115643（孟晓楠，@xiaonanmeng）。无论是对翻译本身有任何意见或建议，还是对机器学习方面有心得，都欢迎大家到我们的微博上交流、切磋，我们一起贡献自己的智慧，在集体智慧中互相学习，共同进步。