《机器学习:实用案例解析》PDF电子书免费下载

作者:  Drew Conway John Myles White

出版社: 机械工业出版社

出版年: 2013年4月

ISBN: 978-7-111-41731-6

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内容简介

目录

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

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