具体描述
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。
作者简介
黄倩：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。
目录信息
内容提要
序一
序二
前言
第1章 引论
第2章 R语言
第3章 数学基础
第4章 数据探索和预处理
第5章 回归分析
第6章 分类算法
第7章 推荐算法
第8章 排序学习
第9章 集成学习
参考文献
· · · · · · (收起)
读后感
很快读完异步社区的样章后火速下单。行文流畅，架构内容都很好。讲了机器学习常用四大类算法的基本原理、适用场景、评价标准还有相应的R程序实践。很务实，实际操作性强。可能太务实了，没有和时下一些大热的关键词，没有讲最流行的语言和工具，因此关注度不高，我居然还是第一...
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用户评价
这本书的“实用性”体现在它对工程实践的重视程度上。很多教科书理论讲得头头是道，一旦要上手写代码，就发现细节全无。但这本书显然不是走这个老套路。它在讲解完一个算法后，紧接着就会配上大量的代码片段和实际案例分析，这些例子都是经过精心挑选的，能够清晰地展示如何将理论模型落地到解决真实世界的问题中去。我特别欣赏其中关于模型评估与调优那一章的详尽程度，它几乎涵盖了工业界所有主流的陷阱和避坑指南，读完感觉自己立马就能去应付一个实际的机器学习项目了。
评分刚翻开前几章，我就被作者那种深入浅出的叙事方式所折服。他似乎有一种魔力，能把那些原本晦涩难懂的算法原理，用日常生活中触手可及的例子来阐释。比如，在讲解决策树的构建过程时，他没有直接堆砌复杂的数学公式，而是用了一个关于“是否要带伞出门”的简单决策流程来举例，一下子就把我的思维给拉进去了。这种写作风格极大地降低了初学者的门槛，让我感觉机器学习不再是只有数学天才才能触及的领域，而是任何人只要肯花心思，就能够掌握的实用技能。行文流畅自然，读起来毫无阻碍，就像是一位经验丰富的前辈在旁边耐心指导。
评分这本书的排版和装帧质量高得惊人，简直是出版界的良心之作。纸张选材厚实，即便是长时间翻阅，油墨也不会蹭到手上，这对经常在笔记本上做批注的我来说太重要了。更值得称赞的是，全书的插图和图表设计都达到了教科书级别的专业水准——线条清晰、色彩分明，而且关键概念的标注位置和大小都经过了深思熟虑，保证了在信息爆炸的页面中，读者的目光能第一时间聚焦到核心内容上。这不仅仅是一本工具书，更像是一件值得收藏的工艺品，每次拿起它都让我感到愉悦和专注。
评分这本书的封面设计简直是一场视觉盛宴，那种深邃的蓝色调配上抽象的几何图形，立刻就给人一种高大上、充满智慧的感觉。我是在书店偶然翻到的，当时就被它的外观吸引住了，心想，一本名字如此直白的“实用机器学习”，想必内容也一定干货满满。拿到手里掂了掂，分量感十足，页码看起来相当可观，这不禁让我对接下来的阅读充满了期待。我尤其喜欢它字体选择的精妙，既有学术的严谨，又不失现代排版的流畅感，让人在快速浏览目录时，就能感受到作者在细节上花费的心思。
评分我必须承认，这本书的深度远超我的初步预期。虽然开篇介绍得非常友好，但随着章节的深入，它毫不留情地抛出了大量前沿且精妙的理论框架。特别是在深度学习那一块，作者对不同网络结构（比如RNN、CNN以及Transformer）的内在机制剖析得极其透彻，不仅解释了“是什么”，更重要的是阐述了“为什么会这样设计”。我常常需要停下来，在草稿纸上对照着图示推导一番才能真正消化吸收，这种需要动脑的阅读体验，恰恰是我最看重的。它强迫我从被动接受知识，转变为主动思考和构建知识体系。
评分从整书组织结构，逻辑呈现出相应的算法，特别分类算法/决策树等介绍很详细。 可惜是R语言，而且算法有点泛泛而谈。 不错从文章目录，确实就可以把握主干侧重点
评分R语言
评分从整书组织结构，逻辑呈现出相应的算法，特别分类算法/决策树等介绍很详细。 可惜是R语言，而且算法有点泛泛而谈。 不错从文章目录，确实就可以把握主干侧重点
评分R语言
评分从整书组织结构，逻辑呈现出相应的算法，特别分类算法/决策树等介绍很详细。 可惜是R语言，而且算法有点泛泛而谈。 不错从文章目录，确实就可以把握主干侧重点
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