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编辑推荐

　　

　　《机器学习：实用案例解析》是机器学习和数据挖掘领域的经典图书，基础理论与实践完美的结合，是一部逻辑紧密、内容详实，适合所有相关技术人员的参考书。
　　《机器学习：实用案例解析》两名作者都具有丰富的数据分析、处理工作经验，是机器学习实践技术方面的积极实践者。
　　
　　

　　
　　海报：
　　

内容简介

　　O’Reilly Media通过图书、杂志、在线服务、调查研究和会议等方式传播创新知识。自1978年开始，O’Reilly一直都是前沿发展的见证者和推动者。超级极客们正在开创着未来，而我们关注真正重要的技术趋势——通过放大那些“细微的信号”来刺激社会对新科技的应用。作为技术社区中活跃的参与者，O’Reilly的发展充满了对创新的倡导、创造和发扬光大。
　　O’Reilly为软件开发人员带来革命性的“动物书”；创建一个商业网站（GNN）；组织了影响深远的开放源代码峰会，以至于开源软件运动以此命名；创立了Make杂志，从而成为DIY革命的主要先锋；公司一如既往地通过多种形式缔结信息与人的纽带。O’Reilly的会议和峰会集聚了众多超级极客和高瞻远瞩的商业领袖，共同描绘出开创新产业的革命性思想。作为技术人士获取信息的选择，O’Reilly现在还将先锋专家的知识传递给普通的计算机用户。无论是通过书籍出版，在线服务或者面授课程，每一项O’Reilly的产品都反映了公司不可动摇的理念——信息是激发创新的力量。

作者简介

　　Drew Conway，机器学习专家，拥有丰富的数据分析、处理工作经验。目前主要利用数学、统计学和计算机技术研究国际关系、冲突和恐怖主义等。他曾作为研究员在美国情报和国防部门供职数年。他拥有纽约大学政治系博士学位，曾为多种杂志撰写文章，是机器学习领域的著名学者。

　　John Myles White，机器学习专家，拥有丰富的数据分析、处理工作经验。目前主要从理论和实验的角度来研究人类如何做出决定，同时还是几个流行的R语言程序包的主要维护者，包括ProjectTemplate和log4r。他拥有普林斯顿大学哲学系博士学位，曾为多家技术杂志撰稿，发表过许多关于机器学习的论文，并在众多国际会议上发表演讲。

　　陈开江，新浪微博搜索部研发工程师，曾独立负责微博内容反垃圾系统、微博精选内容挖掘算法、自助客服系统（包括自动回复、主动挖掘、舆情监测）等项目，目前主要从事社交挖掘、推荐算法研究、机器学习、自然语言处理相关工作，研究兴趣是社交网络的个性化推荐。

　　刘逸哲，阿里巴巴，CBU基础平台部搜索与推荐团队核心技术与query分析方向负责人，机器学习技术领域及圈子负责人。曾任中国雅虎相关性团队、自然语言处理团队算法工程师；AvePoint.inc开发工程师，从事企业级搜索引擎开发。研究兴趣是机器学习、自然语言处理及个性化推荐等算法在大规模数据上的应用。

　　孟晓楠，一淘广告技术，阿里非搜索广告算法负责人，负责用户行为分析、建模与细分，RTB竞价算法，展示广告CTR预估与SEM优化。曾工作于网易杭州研究院，参与过分布式全文检索系统和网易博客产品的数据挖掘算法开发。研究兴趣是计算广告技术、机器学习、大数据技术、信息检索等。

精彩书评

　　“O’Reilly Radar博客有口皆碑。”
　　——Wired

　　“O’Reilly凭借一系列（真希望当初我也想到了）非凡想法建立了数百万美元的业务。”
　　——Business 2.0

　　“O’Reilly Conference是聚集关键思想领袖的绝对典范。”
　　——CRN

　　“一本O’Reilly的书就代表一个有用、有前途、需要学习的主题。”
　　——Irish Times

　　“Tim是位特立独行的商人，他不光放眼于长远、广阔的视野并且切实地按照Yogi Berra的建议去做了：‘如果你在路上遇到岔路口，走小路（岔路）。’回顾过去Tim似乎每一次都选择了小路，而且有几次都是一闪即逝的机会，尽管大路也不错。”
　　——Linux Journal

目录

前言
第1章 使用R语言
R与机器学习
第2章 数据分析
分析与验证
什么是数据
推断数据的类型
推断数据的含义
数值摘要表
均值、中位数、众数
分位数
标准差和方差
可视化分析数据
列相关的可视化
第3章 分类：垃圾过滤
非此即彼：二分类
漫谈条件概率
试写第一个贝叶斯垃圾分类器
第4章 排序：智能收件箱
次序未知时该如何排序
按优先级给邮件排序
实现一个智能收件箱
第5章 回归模型：预测网页访问量
回归模型简介
预测网页流量
定义相关性
第6章 正则化：文本回归
数据列之间的非线性关系：超越直线
避免过拟合的方法
文本回归
第7章 优化：密码破译
优化简介
岭回归
密码破译优化问题
第8章 PCA：构建股票市场指数
无监督学习
主成分分析
第9章 MDS：可视化地研究参议员相似性
基于相似性聚类
如何对美国参议员做聚类
第10章 kNN：推荐系统
k近邻算法
R语言程序包安装数据
第11章 分析社交图谱
社交网络分析
用黑客的方法研究Twitter的社交关系图数据
分析Twitter社交网络
第12章 模型比较
SVM：支持向量机
算法比较
参考文献

精彩书摘

　　在图11—7中，我们专注于网络的左半部分，并且把边都删除了，以便于更容易观察节点的标签。快速浏览一遍这部分聚类的Twitter用户名，很明显Drew的这部分网络包含了Drew在Twitter上关注的数据专家。首先我们看到的是知名的数据专家，比如浅绿色的蒂姆·奥莱利（timoreilly）和Nathan Yau（flowingdata），因为他们都是自成一体的。紫色和红色的组也很有趣，因为它们都含有数据黑客，但是被一个关键因子分成两部分：Drew的紫色好友都是数据圈子的杰出成员，例如：HilaryMason（hmason）、PeteSkomoroch（peteskomoroch）、Jake Hofman（jakehofman），但是他们没有一位是R语言圈子的活跃成员。另一方面，红色的节点都是R语言圈子的活跃成员，包括HadlevWickham（hadleywickham）、David Smith（revodavid）、Gary King（kinggary）。此外，力导向算法成功地把这些圈子成员放到一起，并且把属于这两个圈子的那些节点放到圈子的边缘。我们可以看到John（johnmyleswhite）是紫色的，但是他被放到很多红色节点中间。这是因为John在这两个圈子中都是杰出成员，而且数据也反映了这一点。其他的这类例子包括：JD Long（cmastication）和Josh Reich（i2pi）。
　　尽管Drew花了很长时间和数据圈子成员交流（包括R用户和非R用户数据圈子成员），但是Drew也使用Twitter与满足其他兴趣的圈子交流。其中一个特别的兴趣是他的学术职业生涯，他关注国家安全技术和政策。在图11—8中，我们突出了Drew网络的右半部分，它包含了来自这些兴趣相关的圈子的成员。和数据专家组类似，这部分包含了2个子组，一个是蓝色的，另外一个是绿色的。和前面的例子一样，节点的分割颜色和摆放位置可以反映出他们在网络中扮演的角色。
　　蓝色分割中的Twitter用户铺得很开：一部分离Drew很近，在网络的左边，而另外一些在网络的右边，接近绿色的组。那些靠近左边的用户与技术在国家安全中的角色这一话题有关，这些用户包括：Sean Gourley（sgourley）、Lewis Shepherd（1ewisshepherd）和Jeffrey Carr（Jeffrey Carr）。那些靠近绿色组的用户更加关注国家安全政策，和绿色组中的成员相似。在绿色组中，我们看到很多Twitter上著名的国家安全圈子成员，包括：AndrewExum（abumuqawama）、Joshua Foust（joshua Foust）和Daveed Gartenstein—Ross（daveedgr）。和前面一样，有趣的是，那些属于两个组的人被放置到聚类边缘，例如：Chris Albon（chrisalbon），他在两个圈子中都很杰出。
　　……

前言/序言

　　【译者序】
　　当今各行业，尤其是互联网，数据规模越来越大，要从中有效地发现模式来提高生产力，用传统的方式已经几乎不可能，只能借助计算机来完成诸多使命。因此，机器学习这一新兴的学科变得越来越重要，它已经在搜索、推荐、数据挖掘等多个领域闪耀光芒。机器学习是一门交叉学科，内容涉及概率论、统计学、高等数学、计算机科学等多门学科。该学科致力于设计一种让计算机具有“学习”能力的算法，通过发现经验数据中隐藏的模式，实现对未知数据的预测。
　　大数据时代是机器学习最美好的时代，因为数据不再是问题，各类问题都可以收集到海量的数据。但是，对于很多人来说，这一门交叉学科本身却神秘而陌生，对于没有系统学习过相关基础学科的人来说尤其感到“高不可攀”。如今已出版的机器学习相关书籍中，很多都有这个特点：公式多，晦涩难懂。这让很多程序员出身的人望而却步。然而，在第一次读到本书的英文版时，译者就彻底相信：机器学习完全可以讲解得通俗易懂，让知识的传递实现“润物细无声”。
　　本书秉承的原则是：实践出真知，只要多动手，没有攻克不了的技术难题。因此作者预期的阅读对象是如电脑黑客般的人，要求对技术有发自内心的求知欲和好奇心，愿意自己动手而非纸上谈兵。全书精心选择了12个机器学习案例，由浅入深，面面俱到，既有基础知识（如数据分析），也有当前热门的社交网站推荐案例。书中的每一个案例都由作者娓娓道来，逐一剖析关键算法的代码，没有丝毫学究气息，触动每个机器学习初学者的内心最深处。
　　书中所有算法都采用R语言实现。R语言是一门用于统计学的开源脚本语言，基于它的开源性，有来自世界各地的开源拥护者贡献的各种统计学相关的程序包，稳定且方便，尤其是它对数据可视化的支持，更是一柄利器，既轻巧又实用。书中所有源代码和数据在原书的官方网站上都可以免费下载。在阅读过程中，犹如作者亲至身侧，为你讲解代码和思路，为你排除错误和优化效果。
　　全书案例既有分类问题，也有回归问题；既包含监督学习，也涵盖无监督学习。所选择的案例妙趣横生，如分析UFO目击记录、破译密码、预测股票、分析美国参议员“结党”的情况，等等，这里就不“剧透”了，大家自己去享受学习的乐趣吧。
　　书中12个案例之间的依赖关系不是特别强（除R语言基础知识外，其余某几章仅有个别知识点之间存在依赖性），可以像连续剧一样，逐一播放，也可以像一个个小品一般，挑感兴趣的内容分别播放。学习完这些案例之后，相信你会窥见机器学习的一斑，然后再根据自己的实际情况更深入地学习。
　　本书翻译工作由三位来自互联网世界的工程师通力协作完成，其中，来自新浪微博的陈开江负责完成前言及第1～4章的翻译；来自阿里B2B的刘逸哲负责完成第5、8、9和11章的翻译；来自阿里一淘的孟晓楠负责完成第6、7、10和12章的翻译；同时，全书审校工作由来自北京理工大学的罗森林教授义务承担。
　　本书能够得以出版，首先要感谢机械工业出版社的吴怡编辑，是她给了我们三位工程师这个学习知识并传递知识的机会，她经验丰富，在翻译过程中给予了我们许多建设性的指导意见。其次，要感谢罗森林教授，他在百忙之中为我们担任全书的审校工作，从而让国内的机器学习者能感受到这本书应有的魅力。最后，我们要感谢互联网，因为译者与本书的缘分始于互联网，从看到原书、报名翻译、组成翻译团队、翻译过程中的讨论，所有这样都是通过互联网完成的。
　　虽然经过罗森林教授认真审校并且给我们提出了宝贵意见，但是由于译者本身水平有限，书中译文势必还存在不妥甚至错误之处，恳请机器学习界的广大前辈、同仁们不吝赐教，促使我们继续为大家更好地传递先进技术，让更多机器学习爱好者成为机器学习的黑客。
　　我们坚信集体智慧是再高的个人智慧都无法企及的，因此真诚希望大家一起来贡献自己的智慧。无论是对翻译本身有任何意见或建议，还是对机器学习方面有心得，都欢迎大家到我们的微博上交流、切磋，我们一起贡献自己的智慧，在集体智慧中互相学习，共同进步。

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也许我还没入行吧，我看不太懂。。。。。。

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待阅，内容先不评

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书是正版，还没来得及读！

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