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機器學習駭客秘笈
機器學習駭客秘笈 評價
網友滿意度：
努力努力~~ 就算上班只有領死薪水
但是加值自己另一個實在的方式就是讀書了!!
當然還有很多原因是為了要考試啦XD
雖然讀書考試真的很辛苦，
只要一想到未來還有機會
可以參與外派的工作
我就又有鬥志了!!!
跟大家推薦讀來相當上手的
機器學習駭客秘笈
整體的編輯跟內容相當清楚豐富~
推薦給想進修努力的大家噢!
一起加油吧!!
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機器學習駭客秘笈
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商品訊息描述:
「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。」- Max Shron, 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Machine Learning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Drew Conway和John Myles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Machine Learning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(Naive Bayesian Classifier)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
商品訊息簡述:
作者： Drew Conway, John Myles White
新功能介紹- 譯者： 林威仰
- 出版社：歐萊禮
新功能介紹 - 出版日期：2015/05/07
- 語言：繁體中文
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