Machine Learning for Hackers 在线电子书 pdf 下载 txt下载 epub 下载 mobi 下载 2024

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Drew Conway 作者

O'Reilly Media

译者

2012-2-22 出版日期

324 页数

GBP 30.99 价格

Paperback

丛书系列

9781449303716 图书编码

Machine Learning for Hackers 在线电子书图书标签: 机器学习 R O'Reilly 计算机 machine learning 社会网络分析 Programming

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发表于2024-12-22

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Machine Learning for Hackers 在线电子书用户评价

评分☆☆☆☆☆

非常好的R语言做机器学习的入门书，两个作者分别是学政治和心理的，尼玛这让我们学统计的情何以堪啊。

评分☆☆☆☆☆

適合本行不是計算機的人。

评分☆☆☆☆☆

举的都是一些比较简单的例子，个人感觉还是先用别的把数据预处理做的差不多了，再直接喂给R会好一点

评分☆☆☆☆☆

好书 R语言细节很丰富 case-based很适合熟悉算法

评分☆☆☆☆☆

虽有不少印刷错误，但是内核的牛逼闪闪掩盖了一切，一直喜欢问题导向性的学习，而书的章节安排正中我意，虽有在分类器等方面知识的欠缺，但是完全不影响阅读，一位政治学博士在研究工具上的华丽丽会是其研究成果的重要保证，书中有提到的两本R入门级书需要补课，特别是data manipulation with R，其实使用R的一大快感就是用它把数据捏成自己想要的东西，修正我之前的话，用R倒腾数据的快感让你爽到尿崩！

Machine Learning for Hackers 在线电子书著者简介

【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。

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Machine Learning for Hackers 在线电子书图书描述

Now that storage and collection technologies are cheaper and more precise, methods for extracting relevant information from large datasets is within the reach any experienced programmer willing to crunch data. With this book, you'll learn machine learning and statistics tools in a practical fashion, using black-box solutions and case studies instead of a traditional math-heavy presentation. By exploring each problem in this book in depth - including both viable and hopeless approaches - you'll learn to recognize when your situation closely matches traditional problems. Then you'll discover how to apply classical statistics tools to your problem. Machine Learning for Hackers is ideal for programmers from private, public, and academic sectors.

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