《機器學習駭客秘笈》 - DrewConway,JohnMylesWhite - 歐萊禮 - 香港大書城

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『繁體書』機器學習駭客秘笈

書城自編碼： 2546330
分類：繁體書 →台灣書
作者： DrewConway,JohnMylesWhite 譯者：林威仰
國際書號(ISBN)： 9789863475934
出版社：歐萊禮
出版日期： 2015-05-07
版次：初版
頁數/字數： 320頁
書度/開本： 23x18.5cm

售價：HK$ 261.5

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內容簡介：

「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。」-MaxShron,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MachineLearning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DrewConway和JohnMyles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MachineLearning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。
在本書中，您將學到：
●建立單純貝氏分類器NaiveBayesianClassifier對電子郵件內容進行垃圾信件判別
●以線性回歸，預測網站的瀏覽人次
●以最佳化技術破解簡易字母密碼
●運用記名投票紀錄，以統計方式對美國參議員進行分類
●以推特社群資料建立「潛在關注對象」推薦系統

關於作者：

DrewConway
為美國紐約大學政治學博士候選人。其研究領域以數學與統計工具，分析國際關係、國際衝突與恐怖主義。擁有多年擔任美國情報與國防體系分析師的工作經驗
JohnMylesWhite
為美國普林斯頓大學心理學博士生。研究主題為「人類決策過程」的理論與實驗。同時也是諸多R語言套件之主要維護者，包含ProjectTemplate和log4r等熱門套件

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