实用机器学习

内容简介

大数据时代为机器学习的应用提供了广阔的空间,各行各业涉及数据分析的工作都需要使用机器学习算法。

本书围绕实际数据分析的流程展开,着重介绍数据探索、数据预处理和常用的机器学习算法模型。本书从解决实际问题的角度出发,介绍回归算法、分类算法、推荐算法、排序算法和集成学习算法。在介绍每种机器学习算法模型时,书中不但阐述基本原理,而且讨论模型的评价与选择。为方便读者学习各种算法,本书介绍了 R 语言中相应的软件包并给出了示例程序。

本书的一大特色就是贴近工程实践。首先,本书仅侧重介绍当前工业界常用的机器学习算法,而不追求知识内容的覆盖面;其次,本书在介绍每类机器学习算法时,力求通俗易懂地阐述算法思想,而不追求理论的深度,让读者借助代码获得直观的体验。

媒体推荐

这本书不厚,但却覆盖了用机器学习技术解决实际问题的主要步骤和常用算法。考虑到实践中大家更关注的是如何选择和使用算法,两位作者还使用 R 语言软件包来引导读者实际操作。与市面上对机器学习作一般性介绍的书籍相比,本书介绍的算法稍稍复杂一些,但也更加实用,书中讨论的内容正是实际应用机器学习解决问题时所需要掌握的内容。对于广大业界爱好者和相关专业研究生来说,这是一本理想的入门读物和参考书,因此我非常乐意向大家推荐本书。

——叶杰平 滴滴研究院副院长、密歇根大学终身教授

作者简介

孙亮,阿里巴巴数据科学与技术研究院高级专家。曾任微软 Azure 机器学习(Azure Machine Learning)部门高级数据科学家,先后毕业于南京大学计算机系(1999-2003)、中国科学院软件研究所(2003-2006)、美国亚利桑那州立大学计算机系(2006-2011),研究兴趣包括机器学习、数据挖掘及其实际应用等。近年来参加了 KDD Cup、Heritage HealthPrize 等多项数据挖掘竞赛并多次取得优异成绩。在 IEEE T-PAMI、NIPS、ICML、SIGKDD 等机器学习领域的知名国际期刊和国际会议上发表论文近20篇,著有机器学习英文专著1部。

黄倩,河海大学副研究员,先后毕业于南京大学计算机系(1999-2003)、中国科学院计算技术研究所(2003-2010),研究兴趣包括多媒体大数据处理、机器学习、云计算等。参加过多个973、863、国家自然科学基金项目的研究,参与过 AVS、H.265/HEVC 等国内外视频压缩标准的制订。

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