機器學習駭客秘笈 (Machine Learning for Hackers)

內容描述

<內容介紹>
「本書提供許多絕佳的機器學習實用案例。有別於工具書或理論證明，本書著重於實際問題處理，因此具備程式設計背景及對機器學習有興趣的讀者們均可輕鬆入門。」 - Max Shron, OkCupid
如果你是平時喜歡上網蒐集各種資料的程式設計師，想尋找並學習資料分析的方法與工具，本書將會是您了解機器學習最好的起點。在Machine Learning領域中，包含各種分析問題的工具與方法，可以讓我們很方便地架構出一套自動分析資料系統，使電腦可以自動分析。不過這些方法的背後，通常都蘊含著艱澀、難懂的數學理論，因而提高了學習門檻。有鑑於此，本書作者Drew Conway和John Myles準備了許多實用案例。在本書中，他們將以生動活潑的方式，使用案例導向方式，透過生活實例，帶領我們一起學習這些Machine Learning工具和統計工具的實際應用。經由這些過程學習機器學習領域的核心與價值，而非傳統數學導向的介紹方式。
本書採用實例導向、問題導向的介紹方式，在每一個章節中，透過實際問題，介紹機器學習典型問題與解決方法。其中包含：分類問題、預測問題、最佳化問題、推薦系統建置問題...等，在書中都會一一介紹。本書所有程式均以R語言撰寫，於每個章節中將學到：如何以R語言分析資料，並撰寫簡易機器學習演算法。《機器學習駭客秘笈》本書，是專為機器學習領域的初學者所寫的，無論是商業、政府機關或學術界...等都適用。

<章節目錄>
 
chapter 01 使用 R 語言chapter 02 資料探索chapter 03 文本分類：垃圾郵件判斷chapter 04 項目排序：優先收件匣chapter 05 回歸分析：預測網頁瀏覽人次chapter 06 正則化：文本回歸chapter 07 最佳化：破解密碼chapter 08 PCA：建立股價指數chapter 09 MDS：視覺化呈現美國參議員相似度chapter 10 kNN：推薦系統chapter 11 分析社群關係圖chapter 12 模型比較Works Cited