当今各行业,尤其是互联网,数据规模越来越大,要从中有效地发现模式来提高生产力,用传统的方式已经几乎不可能,只能借助计算机来完成诸多使命。因此,机器学习这一新兴的学科变得越来越重要,它已经在搜索、推荐、数据挖掘等多个领域闪耀光芒。机器学习是一门交叉学科,内容涉及概率论、统计学、高等数学、计算机科学等多门学科。该学科致力于设计一种让计算机具有“学习”能力的算法,通过发现经验数据中隐藏的模式,实现对未知数据的预测。
评分给我发了一本旧书,太烂了
评分读完以后还是挺有收获的!
评分书中所有算法都采用R语言实现。R语言是一门用于统计学的开源脚本语言,基于它的开源性,有来自世界各地的开源拥护者贡献的各种统计学相关的程序包,稳定且方便,尤其是它对数据可视化的支持,更是一柄利器,既轻巧又实用。书中所有源代码和数据在原书的官方网站上都可以免费下载。在阅读过程中,犹如作者亲至身侧,为你讲解代码和思路,为你排除错误和优化效果。
评分书的外面没有封膜,书皮看起来很旧
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评分读完以后还是挺有收获的!
评分大数据时代是机器学习最美好的时代,因为数据不再是问题,各类问题都可以收集到海量的数据。但是,对于很多人来说,这一门交叉学科本身却神秘而陌生,对于没有系统学习过相关基础学科的人来说尤其感到“高不可攀”。如今已出版的机器学习相关书籍中,很多都有这个特点:公式多,晦涩难懂。这让很多程序员出身的人望而却步。然而,在第一次读到本书的英文版时,译者就彻底相信:机器学习完全可以讲解得通俗易懂,让知识的传递实现“润物细无声”。
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