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机器学习：实用案例解析

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标签： AI 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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