机器学习-实用案例解析 内容简介

当今各行业，尤其是互联网，数据规模越来越大，要从中有效地发现模式来提高生产力，用传统的方式已经几乎不可能，只能借助计算机来完成诸多使命。因此，机器学习这一新兴的学科变得越来越重要，它已经在搜索、推荐、数据挖掘等多个领域闪耀光芒。机器学习是一门交叉学科，内容涉及概率论、统计学、高等数学、计算机科学等多门学科。该学科致力于设计一种让计算机具有“学习”能力的算法，通过发现经验数据中隐藏的模式，实现对未知数据的预测。大数据时代是机器学习*美好的时代，因为数据不再是问题，各类问题都可以收集到海量的数据。但是，对于很多人来说，这一门交叉学科本身却神秘而陌生，对于没有系统学习过相关基础学科的人来说尤其感到“高不可攀”。如今已出版的机器学习相关书籍中，很多都有这个特点：公式多，晦涩难懂。这让很多程序员出身的人望而却步。然而，在**次读到本书的英文版时，译者就彻底相信：机器学习完全可以讲解得通俗易懂，让知识的传递实现“润物细无声”。本书秉承的原则是：实践出真知，只要多动手，没有攻克不了的技术难题。因此作者预期的阅读对象是如电脑黑客般的人，要求对技术有发自内心的求知欲和好奇心，愿意自己动手而非纸上谈兵。全书精心选择了12个机器学习案例，由浅入深，面面俱到，既有基础知识（如数据分析），也有当前热门的社交网站推荐案例。书中的每一个案例都由作者娓娓道来，逐一剖析关键算法的代码，没有丝毫学究气息，触动每个机器学习初学者的内心*深处。书中所有算法都采用r语言实现。r语言是一门用于统计学的开源脚本语言，基于它的开源性，有来自世界各地的开源拥护者贡献的各种统计学相关的程序包，稳定且方便，尤其是它对数据可视化的支持，更是一柄利器，既轻巧又实用。书中所有源代码和数据在原书的官方网站上都可以免费下载。在阅读过程中，犹如作者亲至身侧，为你讲解代码和思路，为你排除错误和优化效果。全书案例既有分类问题，也有回归问题；既包含监督学习，也涵盖无监督学习。所选择的案例妙趣横生，如分析ufo目击记录、破译密码、预测股票、分析美国参议员“结党”的情况，等等，这里就不“剧透”了，大家自己去享受学习的乐趣吧。书中12个案例之间的依赖关系不是特别强（除r语言基础知识外，其余某几章仅有个别知识点之间存在依赖性），可以像连续剧一样，逐一播放，也可以像一个个小品一般，挑感兴趣的内容分别播放。学习完这些案例之后，相信你会窥见机器学习的一斑，然后再根据自己的实际情况更深入地学习。本书翻译工作由三位来自互联网世界的工程师通力协作完成，其中，来自新浪微博的陈开江负责完成前言及第1～4章的翻译；来自阿里b2b的刘逸哲负责完成第5、8、9和11章的翻译；来自阿里一淘的孟晓楠负责完成第6、7、10和12章的翻译；同时，全书审校工作由来自北京理工大学的罗森林教授义务承担。本书能够得以出版，首先要感谢机械工业出版社的吴怡编辑，是她给了我们三位工程师这个学习知识并传递知识的机会，她经验丰富，在翻译过程中给予了我们许多建设性的指导意见。其次，要感谢罗森林教授，他在百忙之中为我们担任全书的审校工作，从而让国内的机器学习者能感受到这本书应有的魅力。*后，我们要感谢互联网，因为译者与本书的缘分始于互联网，从看到原书、报名翻译、组成翻译团队、翻译过程中的讨论，所有这样都是通过互联网完成的。虽然经过罗森林教授认真审校并且给我们提出了宝贵意见，但是由于译者本身水平有限，书中译文势必还存在不妥甚至错误之处，恳请机器学习界的广大前辈、同仁们不吝赐教，促使我们继续为大家更好地传递先进技术，让更多机器学习爱好者成为机器学习的黑客。我们坚信集体智慧是再高的个人智慧都无法企及的，因此真诚希望大家一起来贡献自己的智慧。三位译者的微博分别为：http://weibo.com/kaijiangidan（陈开江，@刑无刀）、http://weibo.com/liuyizhe10（刘逸哲，@刘逸哲）、http://weibo.com/u/1911115643（孟晓楠，@xiaonanmeng）。无论是对翻译本身有任何意见或建议，还是对机器学习方面有心得，都欢迎大家到我们的微博上交流、切磋，我们一起贡献自己的智慧，在集体智慧中互相学习，共同进步。

机器学习-实用案例解析 本书特色

《机器学习：实用案例解析》是机器学习和数据挖掘领域的经典图书，基础理论与实践完美的结合，是一部逻辑紧密、内容详实，适合所有相关技术人员的参考书。《机器学习：实用案例解析》两名作者都具有丰富的数据分析、处理工作经验，是机器学习实践技术方面的积极实践者。“O'Reilly Radar博客有口皆碑。”——Wired“O'Reilly凭借一系列（真希望当初我也想到了）非凡想法建立了数百万美元的业务。”——Business 2.0“O'Reilly Conference是聚集关键思想领袖的绝对典范。”——CRN“一本O'Reilly的书就代表一个有用、有前途、需要学习的主题。”——Irish Times“Tim是位特立独行的商人，他不光放眼于长远、广阔的视野并且切实地按照Yogi Berra的建议去做了：'如果你在路上遇到岔路口，走小路（岔路）。'回顾过去Tim似乎每一次都选择了小路，而且有几次都是一闪即逝的机会，尽管大路也不错。”——Linux Journal

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机器学习-实用案例解析 相关资料

“易学易懂，用处很大。”—alexandre alves，oracle cep的架构师“精心织构的代码完美地诠释出机器学习的核心要义。”—patrick toohey，mettler-toledo hi-speed软件工程师“实例很棒！可用于任何领域！”—john griffin，hibernate search in action一书的合作者“叙述循序渐进，巧妙地阐述了算法之间的差异。”—stephen mckamey，isomer innovations技术实践总监

机器学习-实用案例解析 作者简介

Drew Conway，机器学习专家，拥有丰富的数据分析、处理工作经验。目前主要利用数学、统计学和计算机技术研究国际关系、冲突和恐怖主义等。他曾作为研究员在美国情报和国防部门供职数年。他拥有纽约大学政治系博士学位，曾为多种杂志撰写文章，是机器学习领域的著名学者。 John Myles White，机器学习专家，拥有丰富的数据分析、处理工作经验。目前主要从理论和实验的角度来研究人类如何做出决定，同时还是几个流行的R语言程序包的主要维护者，包括ProjectTemplate和log4r。他拥有普林斯顿大学哲学系博士学位，曾为多家技术杂志撰稿，发表过许多关于机器学习的论文，并在众多国际会议上发表演讲。 罗森林，博士，教授，博导。现任北京理工大学信息系统及安全对抗实验中心主任、专业责任教授。国防科技工业局科学技术委员会成员；《中国医学影像技术杂志》、《中国介入影像与治疗学》编委会委员；全国大学生信息安全技术专题邀请赛专家组副组长；中国人工智能学会智能信息安全专业委员会委员等。主要研究方向为信息安全、数据挖掘、媒体计算、中文信息处理等。负责或参加完成国家自然科学基金、国家科技支撑计划、863计划、国家242计划等省部级以上项目40余项。已发表学术论文90余篇，出版著作8部，出版译著1部，获授权专利3项。 陈开江，新浪微博搜索部研发工程师，曾独立负责微博内容反垃圾系统、微博精选内容挖掘算法、自助客服系统（包括自动回复、主动挖掘、舆情监测）等项目，目前主要从事社交挖掘、推荐算法研究、机器学习、自然语言处理相关工作，研究兴趣是社交网络的个性化推荐。 刘逸哲，阿里巴巴，CBU基础平台部搜索与推荐团队核心技术与query分析方向负责人，机器学习技术领域及圈子负责人。曾任中国雅虎相关性团队、自然语言处理团队算法工程师；AvePoint.inc开发工程师，从事企业级搜索引擎开发。研究兴趣是机器学习、自然语言处理及个性化推荐等算法在大规模数据上的应用。 孟晓楠，一淘广告技术，阿里非搜索广告算法负责人，负责用户行为分析、建模与细分，RTB竞价算法，展示广告CTR预估与SEM优化。曾工作于网易杭州研究院，参与过分布式全文检索系统和网易博客产品的数据挖掘算法开发。研究兴趣是计算广告技术、机器学习、大数据技术、信息检索等。