机器学习的相关书2

答案 原作名:Machine Learning for Hackers作者:(美)Drew Conway/John Myles White  译者:陈开江/刘逸哲/孟晓楠/罗森林 审校  出版社:机械工业出版社  页数:320  定价:69.00  ISBN:9787111417316 这本书为机器学习技术提供了一些非常棒的案例研究。它并不想成为一本

机器学习的相关书2

原作名:Machine Learning for Hackers

作者:(美)Drew Conway/John Myles White  译者:陈开江/刘逸哲/孟晓楠/罗森林 审校  出版社:机械工业出版社  页数:320  定价:69.00  ISBN:9787111417316 这本书为机器学习技术提供了一些非常棒的案例研究。它并不想成为一本关于机器学习的工具书或者理论书籍,它注重的是一个学习的过程,因而对于任何有一些编程背景和定量思维的人来说,它都是不错的选择。

——Max Shron OkCupid

机器学习是计算机科学和人工智能中非常重要的一个研究领域,机器学习不但在计算机科学的众多领域中大显身手,而且成为一些交叉学科的重要支撑技术。本书比较全面系统地介绍了机器学习的方法和技术,不仅详细阐述了许多经典的学习方法,还讨论了一些有生命力的新理论、新方法。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。本书讨论的案例从分类讲到回归,然后讨论了聚类、降维、最优化问题等。这些案例包括分类:垃圾邮件识别,排序:智能收件箱,回归模型:预测网页访问量,正则化:文本回归,最优化:密码破解,无监督学习:构建股票市场指数,空间相似度:用投票记录对美国参议员聚类,推荐系统:给用户推荐R语言包,社交网络分析:在Twitter上感兴趣的人,模型比较:给你的问题找到最佳算法。各章对原理的叙述力求概念清晰、表达准确,突出理论联系实际,富有启发性,易于理解。在探索这些案例的过程中用到的基本工具就是R统计编程语言。R语言非常适合用于机器学习的案例研究,因为它是一种用于数据分析的高水平、功能性脚本语言。

本书主要内容: 开发一个朴素贝叶斯分类器,仅仅根据邮件的文本信息来判断这封邮件是否是垃圾邮件; 使用线性回归来预测互联网排名前1000网站的PV; 利用文本回归理解图书中词与词之间的关系; 通过尝试破译一个简单的密码来学习优化技术; 利用无监督学习构建股票市场指数,用于衡量整体市场行情的好坏; 根据美国参议院的投票情况,从统计学的角度对美国参议员聚类; 通过K近邻算法构建向用户推荐R语言包; 利用Twitter数据来构建一个“你可能感兴趣的人”的推荐系统; 模型比较:给你的问题找到最佳算法。 Drew Conway 机器学习专家,拥有丰富的数据分析与处理工作经验。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与处理工作经验。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,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。

晓楠舞蹈冠军是谁

《机器学习实用案例解析》((美)DrewConwayJohnMylesWhite)电子书网盘下载免费在线阅读

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书名:机器学习实用案例解析

豆瓣评分:7.6

作者:(美)DrewConwayJohnMylesWhite

出版社:?机械工业出版社

副标题:实用案例解析

原作名:?Machine Learning for Hackers

译者:?陈开江?/?刘逸哲?/?孟晓楠?/?罗森林 审校

出版年:?2013-4-1

页数:?320

内容简介?

这本书为机器学习技术提供了一些非常棒的案例研究。它并不想成为一本关于机器学习的工具书或者理论书籍,它注重的是一个学习的过程,因而对于任何有一些编程背景和定量思维的人来说,它都是不错的选择。

——Max Shron OkCupid

机器学习是计算机科学和人工智能中非常重要的一个研究领域,近年来,机器学习不但在计算机科学的众多领域中大显身手,而且成为一些交叉学科的重要支撑技术。本书比较全面系统地介绍了机器学习的方法和技术,不仅详细阐述了许多经典的学习方法,还讨论了一些有生命力的新理论、新方法。

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。本书讨论的案例从分类讲到回归,然后讨论了聚类、降维、最优化问题等。这些案例包括分类:垃圾邮件识别,排序:智能收件箱,回归模型:预测网页访问量,正则化:文本回归,最优化:密码破解,无监督学习:构建股票市场指数,空间相似度:用投票记录对美国参议员聚类,推荐系统:给用户推荐R语言包,社交网络分析:在Twitter上感兴趣的人,模型比较:给你的问题找到最佳算法。各章对原理的叙述力求概念清晰、表达准确,突出理论联系实际,富有启发性,易于理解。在探索这些案例的过程中用到的基本工具就是R统计编程语言。R语言非常适合用于机器学习的案例研究,因为它是一种用于数据分析的高水平、功能性脚本语言。

本书主要内容:

·开发一个朴素贝叶斯分类器,仅仅根据邮件的文本信息来判断这封邮件是否是垃圾邮件;

·使用线性回归来预测互联网排名前1000网站的PV;

·利用文本回归理解图书中词与词之间的关系;

·通过尝试破译一个简单的密码来学习优化技术;

·利用无监督学习构建股票市场指数,用于衡量整体市场行情的好坏;

·根据美国参议院的投票情况,从统计学的角度对美国参议员聚类;

·通过K近邻算法构建向用户推荐R语言包;

·利用Twitter数据来构建一个“你可能感兴趣的人”的推荐系统;

·模型比较:给你的问题找到最佳算法。

作者简介?

作者介绍

Drew Conway 机器学习专家,拥有丰富的数据分析与处理工作经验。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与处理工作经验。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。

译者介绍

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。

毕业于北京舞蹈学院国际舞蹈系2001年在英国皇家学院学习国际标准舞。

2001年在日本举办的亚洲国际舞蹈大赛中跻身亚洲16强。

2004年被评为山东省优秀教师。

2005年考取国际标准舞蹈国家级裁判。

2009年在德国国际标准舞比赛中夺得A组冠军。

2003—2012年带领学员参加国内外国际标准舞比赛,获得优异成绩。

2012年代表中国国家队赴韩国参加国际标准舞蹈比赛,获得业余A组冠军(选手来自韩国、日本、俄罗斯、乌克兰、匈牙利、德国、英国、台湾等)。

2012年跻身中国体育舞蹈锦标赛职业组7强。

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