機器學習實踐指南pdf 第2版

機器學習實踐指南:案例應用解析(第2版)是一本機器學習實踐指南，由麥好編著。全書分為準備篇、基礎篇、 統(tǒng)計分析實戰(zhàn)篇和機器學習實戰(zhàn)篇。機器學習算法建立在復雜的計算理論基礎之上，并涉及多門數(shù)學學科。

作者在全收介紹機器學習的發(fā)展及應用前景，使讀者產生濃厚的興趣，同時也將介紹目前常用的科學計算平臺和本書將用到的工程計算平臺，使讀者消除對機器學習的畏難情緒，這些平臺的使用也降低了機器學習軟件實現(xiàn)的難度，非常適合機器學習的初、中級讀者和架構師們閱讀。

內容介紹

《機器學習實踐指南》分為準備篇、基礎篇、統(tǒng)計分析實戰(zhàn)和機器學習實戰(zhàn)篇。由于目前出版的機器學習大多偏重理論，這對機器學習類書籍的讀者帶來了極大的挑戰(zhàn)，抽象的理論加上成堆的數(shù)學公式將大量渴求學習的人們擋在了門外。針對這種情況，本書力求理論聯(lián)系實際，對理論基礎進行一定的介紹，注重機器學習算法的實際運用，讓讀者明白其中原理，而對機器學習算法涉及的深層數(shù)學知識及其復雜的數(shù)學推導在本書中涉及較少。

準備篇中首先將介紹機器學習的發(fā)展及應用前景，使讀者產生濃厚的興趣，同時也將介紹目前常用的科學計算平臺和本書將用到的工程計算平臺，使讀者消除對機器學習的畏難情緒，這些平臺的使用也降低了機器學習軟件實現(xiàn)的難度?；A篇將介紹數(shù)學知識基礎和計算平臺應用實例，介紹計算平臺的開發(fā)基本知識，并應用這些平臺實現(xiàn)計算應用。最后，本書將針對統(tǒng)計分析實戰(zhàn)和機器學習實戰(zhàn)兩個部分幫助讀者建立機器學習實戰(zhàn)指南，應用計算平臺對統(tǒng)計分析及機器學習算法進行實現(xiàn)和應用，同時還會附上效果圖，讓讀者對機器學習的基本應用和理論基礎有一個形象的理解。

使用說明

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讀者對象

1、開發(fā)人員

在理解機器學習算法的基礎上，調用機器學習的中間庫進行開發(fā)，將機器學習應用于各種場景，如數(shù)據(jù)分析、圖像識別、文本分類、搜索引擎、中文智能輸入法等。

2、架構師

在理解機器學習算法的基礎上，適應現(xiàn)代云計算平臺的發(fā)展，將機器學習算法應用在大規(guī)模的并行計算上。同時，機器學習算法是大數(shù)據(jù)分析的基礎，如神經網絡、SVM、相似度分析、統(tǒng)計分析等技術。

3、機器學習的初、中級讀者

人類對機器學習的研究只是一個開始，還遠遠沒有結束。近年來，機器學習一直保持著強勁的發(fā)展勢頭，并擁有美好的發(fā)展前景，這點不同于某些軟件開發(fā)領域中的程序語言或架構知識。掌握機器學習技術有一定的難度，但也意味著，掌握機器學習的技術就能獲得更高的薪水和更具前景的職業(yè)。

如何閱讀本書

全書分為準備篇、基礎篇、統(tǒng)計分析實戰(zhàn)篇和機器學習實戰(zhàn)篇。機器學習算法建立在復雜的計算理論基礎之上，并涉及多門數(shù)學學科。抽象的理論加上成堆的數(shù)學公式，給部分讀者帶來了極大的挑戰(zhàn)，將渴求學習的人們擋在了門外。針對這種情況，本書力求理論聯(lián)系實際，在介紹理論基礎的同時，注重機器學習算法的實際運用，讓讀者更好地明白其中的原理。

準備篇中首先將介紹機器學習的發(fā)展及應用前景，使讀者產生濃厚的興趣，同時也將介紹目前常用的科學計算平臺和本書將用到的工程計算平臺，使讀者消除對機器學習的畏難情緒,這些平臺的使用也降低了機器學習軟件實現(xiàn)的難度。

基礎篇將介紹數(shù)學知識基礎和計算平臺應用實例，介紹計算平臺的開發(fā)基本知識，并應用這些平臺實現(xiàn)計算應用。

最后，本書將針對統(tǒng)計分析實戰(zhàn)和機器學習實戰(zhàn)兩個部分幫助讀者建立機器學習實戰(zhàn)指南，應用計算平臺對統(tǒng)計分析及機器學習算法進行實現(xiàn)和應用，同時還會附上效果圖，讓讀者對機器學習的基本應用和理論基礎有一個形象的理解。