机器学习实践指南

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麦好,计算机专业工程硕士,目前从事智能计算与算法分析工作。先后就职于多家软件科技公司、电子科技公司,是中国青年海归协会和中国量化投资学会山西分会成员。实战经验丰富,擅长使用C、C++、Python、Perl、汇编等语言,参与过信息系统核心中间件的研发、海外社区插件及服务器脚本研发、垂直搜索引擎与文本分析系统的算法设计、通信系统的信息隐藏技术研发、视频服务与点播系统的研发、基于汇编的系统底层设计等,有十余年架构设计及算法设计经验,近期关注分布式计算、机器视觉、仿生智能、生物计算、商业智能。

出版者:机械工业出版社
作者:麦好
出品人:
页数:323
译者:
出版时间:2014-4-1
价格:69.00
装帧:平装
isbn号码:9787111462071
丛书系列:大数据技术丛书
图书标签:
  • 机器学习 
  • 数据挖掘 
  • python 
  • 数据分析 
  • 模式识别 
  • 计算机 
  • 算法 
  •  
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《机器学习实践指南:案例应用解析》是机器学习及数据分析领域不可多得的一本著作,也是为数不多的既有大量实践应用案例又包含算法理论剖析的著作,作者针对机器学习算法既抽象复杂又涉及多门数学学科的特点,力求理论联系实际,始终以算法应用为主线,由浅入深以全新的角度诠释机器学习。

全书分为准备篇、基础篇、统计分析实战篇和机器学习实战篇。准备篇介绍了机器学习的发展及应用前景以及常用科学计算平台,主要包括统计分析语言r、机器学习模块mlpy和neurolab、科学计算平台numpy、图像识别软件包opencv、网页分析beautifulsoup等软件的安装与配置。基础篇先对数学基础及其在机器学习领域的应用进行讲述,同时推荐配套学习的数学书籍,然后运用实例说明计算平台的使用,以python和r为实现语言,重点讲解了图像算法、信息隐藏、最小二乘法拟合、因子频率分析、欧氏距离等,告诉读者如何使用计算平台完成工程应用。最后,通过大量统计分析和机器学习案例提供实践指南,首先讲解回归分析、区间分布、数据图形化、分布趋势、正态分布、分布拟合等数据分析基础,然后讲解神经网络、统计算法、欧氏距离、余弦相似度、线性与非线性回归、数据拟合、线性滤波、图像识别、人脸辨识、网页分类等机器学习算法。此书可供算法工程师、it专业人员以及机器学习爱好者参考使用。

具体描述

读后感

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在学校实验室跟老师做关于大气预测的项目需要用到机器学习的技术,由于我是一名本科生,在理论明显不足,老师为了让我快速上手编写项目代码,推荐《机器学习实践指南》这本书,解决了项目中的实际问题。也是《机器学习实践指南》这本书对我对机器学习产生了兴趣(这书非常注重...  

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在学校实验室跟老师做关于大气预测的项目需要用到机器学习的技术,由于我是一名本科生,在理论明显不足,老师为了让我快速上手编写项目代码,推荐《机器学习实践指南》这本书,解决了项目中的实际问题。也是《机器学习实践指南》这本书对我对机器学习产生了兴趣(这书非常注重...  

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当时我在陌陌工作的时候,由于工作的关系接触了这本书。起初是当作工具书来去阅读的,后来才发现这本书的连贯性很好,于是又从头读了一遍。很喜欢作者这种以实战的角度去带入问题,能很快的定位问题,而且举一反三的由书中的例子去解决实际工作中的问题。而且机器学习就是需要...  

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如果我们这样定义一本好书: * 内容严谨,举例翔实 * 深入浅出,循循善诱 * 思路清晰,讲解明白 * 排版规整,细节完美 那么,如果满分有100分,这本书将不及格 许多关键的概念一笔带过,更多看起来你是从某百科上摘抄下来,前后没有一致性和连贯性,当看到字数可以了,作...  

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我是非计算机专业的一名大专生,此书非常适合初学者,理论不多,偏于实战。一方面能快速提高python,另一方面也能快速理解机器学习。由浅入深,逐步解决在机器学习中遇到的疑惑。在实际开发中,对我帮助很大。  

用户评价

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作为入门的书,不错

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题材广泛,不适合纯入门。先看这本了解一下概念,以后再回来详细实践。

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烂书一本,简单罗列一些概念、数学公式和R命令,什么也不说。大段大段的代码重复粘贴凑字数,比如第10章文本分类案例,前面已经分步贴了一遍代码,后面把整个代码又贴了一次,而且,代码写的惨不忍睹。这样的书,居然这么多打五星的,总分居然有7分!

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冲着统计分析章节去的,属于提高机器学习自信心书籍

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从文档示例里抄一点代码解释都不解释,总之,越厚的书越垃圾果然没错...

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