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机器学习：实用案例解析

  《机器学习：实用案例解析》
基本信息
原书名：Machine Learning for Hackers
作者： (美)Drew Conway John Myles White
译者： 陈开江 刘逸哲 孟晓楠
丛书名： O'eilly精品图书系列
出版社：机械工业出版社
ISBN：9787111417316
上架时间：2013-4-22
出版日期：2013 年4月
开本：16开
页码：1
版次：1-1
所属分类：计算机 > 数据库 > 数据库存储与管理
机器学习：实用案例解析_第1张图片
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内容简介
计算机书籍
　　o'eilly media通过图书、杂志、在线服务、调查研究和会议等方式传播创新知识。自1978年开始， o'eilly一直都是前沿发展的见证者和推动者。超级极客们正在开创着未来，而我们关注真正重要的技术趋势——通过放大那些“细微的信号”来刺激社会对新科技的应用。作为技术社区中活跃的参与者， o'eilly的发展充满了对创新的倡导、创造和发扬光大。
　　 o'eilly为软件开发人员带来革命性的“动物书”；创建第一个商业网站（gnn）；组织了影响深远的开放源代码峰会，以至于开源软件运动以此命名；创立了make杂志，从而成为diy革命的主要先锋；公司一如既往地通过多种形式缔结信息与人的纽带。 o'eilly的会议和峰会集聚了众多超级极客和高瞻远瞩的商业领袖，共同描绘出开创新产业的革命性思想。作为技术人士获取信息的选择， o'eilly现在还将先锋专家的知识传递给普通的计算机用户。无论是通过书籍出版，在线服务或者面授课程，每一项 o'eilly的产品都反映了公司不可动摇的理念——信息是激发创新的力量。
目录
《机器学习：实用案例解析》
前言 1
第1章 使用r语言 9
r与机器学习 10
第2章 数据分析 36
分析与验证 36
什么是数据 37
推断数据的类型 40
推断数据的含义 42
数值摘要表 43
均值、中位数、众数 44
分位数 46
标准差和方差 47
可视化分析数据 49
列相关的可视化 68
第3章 分类：垃圾过滤 77
非此即彼：二分类 77
漫谈条件概率 81
试写第一个贝叶斯垃圾分类器 82
第4章 排序：智能收件箱 97
.次序未知时该如何排序 97
按优先级给邮件排序 98
实现一个智能收件箱 102
第5章 回归模型：预测网页访问量 128
回归模型简介 128
预测网页流量 142
定义相关性 152
第6章 正则化：文本回归 155
数据列之间的非线性关系：超越直线 155
避免过拟合的方法 164
文本回归 174
第7章 优化：密码破译 182
优化简介 182
岭回归 188
密码破译优化问题 193
第8章 pca：构建股票市场指数 203
无监督学习 203
主成分分析 204
第9章 mds：可视化地研究参议员相似性 212
基于相似性聚类 212
如何对美国参议员做聚类 219
第10章 knn：推荐系统 229
k近邻算法 229
r语言程序包安装数据 235
第11章 分析社交图谱 239
社交网络分析 239
用黑客的方法研究twitter的社交关系图数据 244
分析twitter社交网络 252
第12章 模型比较 270
svm：支持向量机 270
算法比较 280
参考文献 287

本 图书信息来源： 中国互动出版网

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