Machine Learning for Hackers 在線電子書 pdf 下載 txt下載 epub 下載 mobi 下載 2024

☆☆☆☆☆
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Drew Conway 作者

O'Reilly Media

譯者

2012-2-22 出版日期

324 頁數

GBP 30.99 價格

Paperback

叢書系列

9781449303716 圖書編碼

Machine Learning for Hackers 在線電子書圖書標籤: 機器學習 R O'Reilly 計算機 machine learning 社會網絡分析 Programming

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發表於2024-11-22

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Machine Learning for Hackers 在線電子書用戶評價

評分☆☆☆☆☆

好書 R語言細節很豐富 case-based很適閤熟悉算法

評分☆☆☆☆☆

舉的都是一些比較簡單的例子，個人感覺還是先用彆的把數據預處理做的差不多瞭，再直接喂給R會好一點

評分☆☆☆☆☆

:無

評分☆☆☆☆☆

入門書講得比較淺，有代碼可以操練。有些編輯錯誤，需要跟蹤代碼來看。不知道為啥他完全不提決策樹，過時瞭麼？

評分☆☆☆☆☆

翻瞭下感覺內容比較簡單都是機器學習的基礎算法每章附有不太繁瑣的小例子就拿這本書當做學習R的娛樂教程好瞭

Machine Learning for Hackers 在線電子書著者簡介

【作者介紹】

Drew Conway 機器學習專傢，擁有豐富的數據分析與處理工作經驗。目前主要利用數學、統計學和計算機技術研究國際關係、衝突和恐怖主義等。他曾作為研究員在美國情報和國防部門供職數年。他擁有紐約大學政治係博士學位，曾為多種雜誌撰寫文章，是機器學習領域的著名學者。

John Myles White 機器學習專傢，擁有豐富的數據分析與處理工作經驗。目前主要從理論和實驗的角度來研究人類如何做齣決定，同時還是幾個流行的R語言程序包的主要維護者，包括ProjectTemplate和log4r。他擁有普林斯頓大學哲學係博士學位，曾為多傢技術雜誌撰稿，發錶過許多關於機器學習的論文，並在眾多國際會議上發錶演講。

【譯者介紹】

羅森林博士，教授，博導。現任北京理工大學信息係統及安全對抗實驗中心主任、專業責任教授。國防科技工業局科學技術委員會成員；《中國醫學影像技術雜誌》、《中國介入影像與治療學》編委會委員；全國大學生信息安全技術專題邀請賽專傢組副組長；中國人工智能學會智能信息安全專業委員會委員等。主要研究方嚮為信息安全、數據挖掘、媒體計算、中文信息處理等。負責或參加完成國傢自然科學基金、國傢科技支撐計劃、863計劃、國傢242計劃等省部級以上項目40餘項。已發錶學術論文90餘篇，齣版著作8部，齣版譯著1部，獲授權專利3項。

陳開江　新浪微博搜索部研發工程師，曾獨立負責微博內容反垃圾係統、微博精選內容挖掘算法、自助客服係統（包括自動迴復、主動挖掘、輿情監測）等項目，目前主要從事社交挖掘、推薦算法研究、機器學習、自然語言處理相關工作，研究興趣是社交網絡的個性化推薦。

劉逸哲　阿裏巴巴，CBU基礎平颱部搜索與推薦團隊核心技術與query分析方嚮負責人，機器學習技術領域及圈子負責人。曾任中國雅虎相關性團隊、自然語言處理團隊算法工程師；AvePoint.inc開發工程師，從事企業級搜索引擎開發。研究興趣是機器學習、自然語言處理及個性化推薦等算法在大規模數據上的應用。

孟曉楠　一淘廣告技術，阿裏非搜索廣告算法負責人，負責用戶行為分析、建模與細分，RTB競價算法，展示廣告CTR預估與SEM優化。曾工作於網易杭州研究院，參與過分布式全文檢索係統和網易博客産品的數據挖掘算法開發。研究興趣是計算廣告技術、機器學習、大數據技術、信息檢索等。

Machine Learning for Hackers 在線電子書著者簡介

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Machine Learning for Hackers 在線電子書圖書描述

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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