內容簡介
機器學習是計算機科學和人工智能中很好重要的一個研究領域，近年來，機器學習不但在計算機科學的眾多領域中大顯身手，而且成為一些交叉學科的重要支撐技術。Drew Conway編著的《機器學習(實用案例解析)》比較全面繫統地介紹了機器學習的方法和技術，不僅詳細闡述了許多經典的學習方法，而且討論了一些有生命力的新理論、新方法。
全書案例既有分類問題，也有回歸問題；既包含監督學習，也涵蓋無監督學習。《機器學習(實用案例解析)》討論的案例涉及分類、回歸、聚類、降維、很優化問題等。這些案例包括：垃圾郵件識別、智能收件箱、預測網頁訪問量、文本回歸、密碼破譯、構建股票市場指數、用投票記錄對美國參議員聚類、給用戶推薦r語言包、分析社交圖譜、給問題找到很好算法等。各章對原理的敘述力求概念清晰、表達準確，突出理論聯繫實際，富有啟發性，易於理解。在探索這些案例的過程中用到的基本工具就是r編程語言。<......
