機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)用案例解析(中文完整版)pdf清晰影印版

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Machine Learning感興趣，對R有基本的了解，但對統(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

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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)測網(wǎng)頁訪問量128

回歸模型簡介128

預(yù)測網(wǎng)頁流量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

如何對美國參議員做聚類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

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