機器學習 ![](/liaode/images/fjie0.gif)
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詹森?貝爾著的《機器學習(實用技術指南)/數據分析與決策技術叢書》專注於各種機器學習方法的使用及其工程實踐,旨在幫助你掌握機器學習實踐技能,不涉及過多的數學理論。書中以實例方式講述通用的機器學習概念,你將學到機器學習的常用策略、機器學習的不同方法,以及如何在實時和批處理環境下應用它們。 全書共12章,靠前章和第2章介紹機器學習和數據挖掘的定義、實踐中所使用的相關工具及其產生的效果;第3章到第8章聚焦於不用類型的機器學習理論,包括決策樹、貝葉斯網絡、神經網絡模型、關聯規則學習、支持向量機、聚類等,詳細展示這些方法的使用,並提供代碼示例;第9章和靠前0章是實例攻略,將對比實時和批處理兩種環境下的方法,並且考察如何將它們整合在一個大的算法框架中;靠前1章和靠前2章將介紹Apache Spark和R語言。
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