Machine Learning for Hackers pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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具体描述
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.
作者简介
【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。
目录信息
读后感
对于机器学习，一直困惑于缺乏实践，缺少可操作的入手点。也一直在读理论理论，有种总是在打敲边鼓的感觉。本书举了不少例子，基于R语言的，终于看到一些实操的例子了。或许以后可以找出其中一个例子进行学习。总体来说，这本书还行，还是有可读性的。
评分对于机器学习，一直困惑于缺乏实践，缺少可操作的入手点。也一直在读理论理论，有种总是在打敲边鼓的感觉。本书举了不少例子，基于R语言的，终于看到一些实操的例子了。或许以后可以找出其中一个例子进行学习。总体来说，这本书还行，还是有可读性的。
评分这本书为机器学习技术提供了一些非常棒的案例研究。它并不想成为一本关于机器学习的工具书或者理论书籍，它注重的是一个学习的过程，因而对于任何有一些编程背景和定量思维的人来说，它都是不错的选择。 ——Max Shron OkCupid 机器学习是计算机科学和人工智能中非常重要的一个...
评分对于机器学习，一直困惑于缺乏实践，缺少可操作的入手点。也一直在读理论理论，有种总是在打敲边鼓的感觉。本书举了不少例子，基于R语言的，终于看到一些实操的例子了。或许以后可以找出其中一个例子进行学习。总体来说，这本书还行，还是有可读性的。
评分对于机器学习，一直困惑于缺乏实践，缺少可操作的入手点。也一直在读理论理论，有种总是在打敲边鼓的感觉。本书举了不少例子，基于R语言的，终于看到一些实际的例子了。或许以后可以找出其中一个例子进行学习。总体来说，这本书还行，还是有可读性的。
用户评价
这本书的名字叫《Machine Learning for Hackers》，光听名字就让人肾上腺素飙升，仿佛能瞬间解锁黑客思维，将机器学习的奥秘玩弄于股掌之间。我一直对这个领域充满好奇，但又常常被那些晦涩难懂的数学公式和理论吓退。我期望这本书能像一本武林秘籍，用简洁明了、直击要害的方式，传授我机器学习的“绝世武功”，让我能够像个“黑客”一样，洞察数据的本质，操纵算法的脉络，解决实际问题。我希望书中能有一些引人入胜的案例，最好能与一些现实生活中的黑客行为或安全问题相关联，这样才能真正激发我的学习热情。比如，如何利用机器学习来识别网络钓鱼邮件，或者如何分析恶意软件的行为模式。当然，我也明白“黑客”并非不学无术，而是拥有深厚的功底和巧妙的思维。所以，我期待书中能在基础概念讲解的同时，也提供一些深入的技巧和实践方法，让我不仅仅停留在表面，而是能真正理解机器学习的原理，并将其应用到更广泛的领域。这本书能否让我感受到一种“aha!”的顿悟时刻，是我非常期待的。
评分读到《Machine Learning for Hackers》这本书名，我立刻联想到的是一种“无所不能”的可能性。我不是科班出身，对机器学习的理解更多地来自于科幻电影和新闻报道。我总觉得，机器学习就像一个神秘的黑盒子，里面藏着无数解决问题的答案，而“黑客”这个词，在我看来，代表着能够打开这个盒子，并从中提取出有价值信息的能力。因此，我希望这本书能为我打开这扇门，让我不再只是一个旁观者，而是能真正参与到机器学习的世界中来。我设想书中会涉及一些关于数据预处理、特征工程的“秘技”，以及如何选择最适合特定问题的算法，甚至是如何“调教”模型，让它发挥出最佳性能。我更希望书中能提供一些不同于传统教科书的视角，也许会从更具“攻防”的角度来理解机器学习，比如如何对抗模型的偏见，或者如何防御针对机器学习模型的攻击。我期待这本书能给我带来一种“破局”的力量，让我能够用一种全新的方式去审视和解决我所遇到的数据挑战。
评分《Machine Learning for Hackers》这个书名，勾起了我对“智慧”和“效率”的无限遐想。我一直认为，真正的“黑客”不仅仅是技术高超，更是一种极富创造力和解决问题的思维方式。我期望这本书能将机器学习与这种“黑客精神”相结合，教我如何用更聪明、更高效的方式来处理数据，构建模型。我希望书中能有一些“捷径”，一些别人可能想不到的巧妙方法，来快速有效地完成机器学习的任务。比如，会不会有一些关于如何快速迭代模型，如何巧妙地利用现有资源来加速训练过程的技巧？我甚至希望书中会探讨一些关于“逆向工程”机器学习模型的方法，了解模型是如何做出决策的，从而更好地理解和优化它。更重要的是，我期待这本书能够培养我的一种“侦探”般的思维，能够从海量数据中挖掘出隐藏的规律，像侦探一样抽丝剥茧，找出问题的根源，并利用机器学习来解决。我希望读完这本书，我能够获得一种“点石成金”的能力。
评分当我看到《Machine Learning for Hackers》这个书名时，脑海里立刻浮现出一种“掌握主动权”的感觉。我渴望摆脱对现有工具和服务的依赖，能够自己动手去构建、去控制、去创造。我希望这本书能够赋予我这种能力，让我能够像一个“黑客”一样，深入了解机器学习的底层逻辑，并能够根据自己的需求来定制和优化解决方案。我期待书中会涵盖一些关于算法原理的“深度解析”，但并非枯燥的理论堆砌，而是用一种更直观、更具象的方式来呈现，就像解构一个复杂的程序一样。我希望书中能包含一些实际的代码示例，让我能够边学边练，立刻感受到学习的成果。我更希望书中能介绍一些“非主流”但非常有效的机器学习技巧，一些能够突破常规思维局限的方法。读完这本书，我希望能拥有那种“一切尽在掌握”的自信，能够从容应对各种机器学习的挑战，甚至能够创造出属于自己的独特方法。
评分《Machine Learning for Hackers》这个书名，对我而言，象征着一种“赋能”和“颠覆”。我总觉得，机器学习是未来科技的核心驱动力，而“黑客”则代表着能够驾驭这种力量的先行者。我希望这本书能够成为我进入这个领域的“敲门砖”，让我能够快速掌握机器学习的核心技能，并将其应用到我感兴趣的领域。我期待书中能有一些“实战导向”的案例，最好能与一些前沿的科技应用相关，比如人工智能的最新进展，或者如何利用机器学习来解决一些社会性问题。我希望书中能够引导我思考机器学习的“边界”和“潜力”，让我不再局限于已有的知识框架，而是能够勇于探索未知的领域。我更希望这本书能够教会我一种“解决问题的框架”，让我能够将机器学习的思想融入到我的工作和生活中，用更智能、更高效的方式来应对各种挑战。读完这本书，我希望我能够感受到一种“开启新世界”的激动。
评分当时学的时候痛不欲生的,现在又屁颠屁颠地自己找来看----我真是对自己无语了...
评分以应用为目的的书。适合入门，就是感觉写的有点散漫。如果把代码去掉，作为科普来看也不错。
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
评分用来熟悉R
评分:无
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