機器學習實戰（python基礎教程指南）+機器學習（機器學習
作 者: [美]哈林頓；李銳 等
定 價: 157
出?版?社: 人民郵電出版社 等
出版日期: 2013年06月01日
頁 數: 332
裝 幀: 平裝
ISBN: 9787115317957
內容簡介
《機器學習實戰（python基礎教程指南）》
機器學習是人工智能研究領域中一個極其重要的研究方向，在現今的大數據時代背景下，捕獲數據並從中萃取有價值的信息或模式，成為各行業求生存、謀發展的決定性手段，這使得這一過去為分析師和數學家所專屬的研究領域越來越為人們所矚目。
《機器學習實戰》**部分主要介紹機器學習基礎，以及如何利用算法進行分類，並逐步介紹了多種經典的監督學習算法，如k近鄰算法、樸素貝葉斯算法、Logistic回歸算法、支持向量機、AdaBoost集成方法、基於樹的回歸算法和分類回歸樹（CART）算法等。第三部分則重點介紹無監督學習及其一些主要算法：k均值聚類算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介紹了機器學習算法的一些附屬工具。
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《機器學習實戰（python基礎教程指南）》
大學畢業後，我先後在加利福尼亞和中國大陸的Intel公司工作。*初，我打算工作兩年之後回學校讀研究生，但是幸福時光飛逝而過，轉眼就過去了六年。那時，我意識到我必須回到校園。我不想上夜校或進行在線學習，我就想坐在大學校園裡吸納學校傳授的所有知識。在大學裡，*好的方面不是你研修的課程或從事的研究，而是一些外圍活動：與人會面、參加研討會、加入組織、旁聽課程，以及學習未知的知識。
在2008年，我幫助籌備一個招聘會。我同一個大型金融機構的人交談，他們希望我去應聘他們機構的一個對信用卡建模（判斷某人是否會償還貸款）的崗位。他們問我對隨機分析了解多少，那時，我並不能確定“隨機”一詞的意思。他們提出的工作地點令我無法接受，所以我決定不再考慮了。但是......
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