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机器学习:实用案例解析

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  • 日期: 2021-08-29
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标签: AI

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机器学习

机器学习

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。

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。

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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