机器学习实践指南：案例应用解析 (大数据技术丛书) (Chinese Edition)

《机器学习实践指南：案例应用解析》是机器学习及数据分析领域不可多得的一本著作，也是为数不多的既有大量实践应用案例又包含算法理论剖析的著作，作者针对机器学习算法既抽象复杂又涉及多门数学学科的特点，力求理论联系实际，始终以算法应用为主线，由浅入深以全新的角度诠释机器学习。
全书分为准备篇 基础篇 统计分析实战篇和机器学习实战篇。准备篇介绍了机器学习的发展及应用前景以及常用科学计算平台，主要包括统计分析语言r 机器学习模块mlpy和neurolab 科学计算平台numpy 图像识别软件包opencv 网页分析beautifulsoup等软件的安装与配置。基础篇先对数学基础及其在机器学习领域的应用进行讲述，同时推荐配套学习的数学书籍，然后运用实例说明计算平台的使用，以python和r为实现语言，重点讲解了图像算法 信息隐藏 最小二乘法拟合 因子频率分析 欧氏距离等，告诉读者如何使用计算平台完成工程应用。最后，通过大量统计分析和机器学习案例提供实践指南，首先讲解回归分析 区间分布 数据图形化 分布趋势 正态分布 分布拟合等数据分析基础，然后讲解神经网络 统计算法 欧氏距离 余弦相似度 线性与非线性回归 数据拟合 线性滤波 图像识别 人脸辨识 网页分类等机器学习算法。此书可供算法工程师 it专业人员以及机器学习爱好者参考使用。