機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)用案例解析是一本Machine Learning 的入門讀物，更適合的讀者群其實(shí)是對(duì)Machine Learning感興趣，對(duì)R有基本的了解，但對(duì)統(tǒng)計(jì)和編程的了解都很有限的同學(xué)閱讀的書。該書中有大量的R代碼，有非常淺顯的機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用實(shí)例，例如垃圾郵件識(shí)別，郵件重要性排序，pv預(yù)估等等——非常適合機(jī)器學(xué)習(xí)初學(xué)者，前提是，你需要一點(diǎn)R語言的基礎(chǔ)。 本節(jié)內(nèi)容東坡小編為大家整理帶來的是一份pdf格式清晰影印版機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)用案例解析電子書，該電子書為中文完整版，相應(yīng)查閱的朋友們就趕緊來下載吧！
機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)用案例解析背景介紹
O’Reilly Media通過圖書、雜志、在線服務(wù)、調(diào)查研究和會(huì)議等方式傳播創(chuàng)新知識(shí)。自1978年開始，O’Reilly一直都是前沿發(fā)展的見證者和推動(dòng)者。超級(jí)極客們正在開創(chuàng)著未來，而我們關(guān)注真正重要的技術(shù)趨勢(shì)——通過放大那些“細(xì)微的信號(hào)”來刺激社會(huì)對(duì)新科技的應(yīng)用。作為技術(shù)社區(qū)中活躍的參與者，O’Reilly的發(fā)展充滿了對(duì)創(chuàng)新的倡導(dǎo)、創(chuàng)造和發(fā)揚(yáng)光大。
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機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)用案例解析電子書目錄
前言1
第1章 使用R語言9
R與機(jī)器學(xué)習(xí)10
第2章 數(shù)據(jù)分析36
分析與驗(yàn)證36
什么是數(shù)據(jù)37
推斷數(shù)據(jù)的類型40
推斷數(shù)據(jù)的含義42
數(shù)值摘要表43
均值、中位數(shù)、眾數(shù)44
分位數(shù)46
標(biāo)準(zhǔn)差和方差47
可視化分析數(shù)據(jù)49
列相關(guān)的可視化68
第3章 分類：垃圾過濾77
非此即彼：二分類77
漫談條件概率81
試寫第一個(gè)貝葉斯垃圾分類器82
第4章 排序：智能收件箱97
次序未知時(shí)該如何排序97
按優(yōu)先級(jí)給郵件排序98
實(shí)現(xiàn)一個(gè)智能收件箱102
第5章 回歸模型：預(yù)測(cè)網(wǎng)頁(yè)訪問量128
回歸模型簡(jiǎn)介128
預(yù)測(cè)網(wǎng)頁(yè)流量142
定義相關(guān)性152
第6章 正則化：文本回歸155
數(shù)據(jù)列之間的非線性關(guān)系：超越直線155
避免過擬合的方法164
文本回歸174
第7章 優(yōu)化：密碼破譯182
優(yōu)化簡(jiǎn)介182
嶺回歸188
密碼破譯優(yōu)化問題193
第8章 PCA：構(gòu)建股票市場(chǎng)指數(shù)203
無監(jiān)督學(xué)習(xí)203
主成分分析204
第9章 MDS：可視化地研究參議員相似性212
基于相似性聚類212
如何對(duì)美國(guó)參議員做聚類219
第10章 kNN：推薦系統(tǒng)229
k近鄰算法229
R語言程序包安裝數(shù)據(jù)235
第11章 分析社交圖譜239
社交網(wǎng)絡(luò)分析239
用黑客的方法研究Twitter的社交關(guān)系圖數(shù)據(jù)244
分析Twitter社交網(wǎng)絡(luò)252
第12章 模型比較270
SVM：支持向量機(jī)270
算法比較280
參考文獻(xiàn)287
機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)用案例解析電子書內(nèi)容截圖
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