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机器学习实践指南

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麦好
机械工业出版社
2014-4-1
323
69.00
平装
大数据技术丛书
9787111462071

图书标签: 机器学习  数据挖掘  python  R  数据分析  模式识别  计算机  算法   


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发表于2024-05-15

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图书描述

《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。

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著者简介

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。


图书目录


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用户评价

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清晰易读,对于提高实践能力有帮助。

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讲解了用R和Python进行机器学习,统计分析的基础知识,也有案例参照,用来入门学习比较好

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第10章 文本分类案例 比较详细

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清晰易读,对于提高实践能力有帮助。

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作为入门的书,不错

读后感

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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。  

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很偶然看到这本书,正好自己正在学习机器学习,感觉里面很多算法是很难懂的,这本书让我获得了很多机器学习方面的知识和解答了许多疑惑,果断给满分。 机器学习可以说还是很新的一门技术,现在可以说是一个学科这样的地位,感觉里面要研究的东西很多,这本书侧重...  

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以前有自学过一些简单的机器学习的理论,也看了那本机器学习实战,但仍感困难,尤其是那本机器学习实战,看起来很累,效果不好,不容易理解。这本书一到货,我立即开始看,一口气看了几章,叹息,要是早买这本书就不用那么痛苦了,很多难题一下就理解下,看了这本书的一些内容...  

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