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    • 出版社: 人民邮电出版社
    • ISBN:9787115446466
    • 版次:1
    • 商品编码:12171826
    • 品牌:异步图书
    • 包装:平装
    • 开本:16开
    • 出版时间:2017-03-01
    • 用纸:胶版纸
    • 页数:338
    • 正文语种:中文
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      精彩书评

        这本书不厚,但却覆盖了用机器学习技术解决实际问题的主要步骤和常用算法。考虑到实践中大家更关注的是如何选择和使用算法,两位作者还使用R语言软件包来引导读者实际操作。与市面上对机器学习作一般性介绍的书籍相比,本书介绍的算法稍稍复杂一些,但也更加实用,书中讨论的内容正是实际应用机器学习解决问题时所需要掌握的内容。对于广大业界爱好者和相关专业研究生来说,这是一本理想的入门读物和参考书,因此我非常乐意向大家推荐本书。

        ——叶杰平 滴滴研究院副院长、密歇根大学终身教授


        这是一本非常贴近实际应用的机器学习著作。两位作者根据多年的一线科研和工程实践经验,选取了zui典型的一些机器学习算法,既通俗易懂地介绍了原理,又给出了公开数据集上的R语言实践。行文风格方面,本书兼顾了高校师生和工程技术人员的实际需求,在理论与实践之间达成了一个较好的平衡,因此具有广泛的适用性,值得推荐。

        ——陈震中 国家青年千人计划专家、武汉大学教授


        现有的机器学习书籍有些侧重于算法原理的讲解,对具体实现介绍得很少;有些侧重于基本概念和算法的实现,易于上手但难于把握算法原理的精妙细节之处。本书淡化了对数学背景知识的要求,突出了对常用算法的通俗讲解和基于R软件包的实现,便于读者快速上手,是一本不可多得的机器学习教材和自学参考书,“实用”二字实至名归。

        ——闫胜业 南京信息工程大学教授


        本书从解决实际问题的角度介绍了五类常用的机器学习模型,包括回归模型、分类模型、推荐模型、排序模型和集成学习模型。作者不仅介绍了模型的基本原理,还介绍了特征工程、模型评价和选择等相关的知识。内容有深度但通俗易懂,有广度但不一味求全,具有很强的实用性。本书既适合机器学习初学者,也可以作为企业机器学习项目研发的参考书。

        ——李武军 南京大学副教授、博士生导师


        越来越多的岗位要求机器学习方面的专业知识。每年都有一些机器学习专业的应届毕业生加入我们的团队,但是我们发现很多人在如何应用机器学习解决实际问题方面还存在知识缺失的问题。这本书从要解决的问题类型出发,介绍了机器学习的各种基本概念以及那些zui实用的算法,并全面阐述了使用机器学习解决问题的全过程,娓娓道来而又深入浅出,对于初学者来说是一本很好的入门读物,对于广大的机器学习从业者来说也是一本很好的参考书。尽管本人从事机器学习的研究和应用多年,但是阅读此书也感到受益匪浅。

        ——唐磊 Clari首席数据科学家


        很高兴孙亮博士和黄倩博士将他们在工业界多年应用机器学习积累的相关经验和成果整理出来,值得向大家强烈推荐这本书。在我们的工作实践中,所遇到的大部分问题不外乎回归、分类、推荐、排序诸类,而集成学习是我们在建模过程中使用zui多的一类算法。本书系统地讲解了适用于这些问题的常用算法,并且介绍了R中相应的软件包。就实用性而言,是一本非常贴近实战的不可多得的好书。

        ——戚晓光 微软高级数据科学
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      购买日期
      2018-01-01
      使用心得:有点薄,没有任何损坏,新书,包装完整
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      购买日期
      2017-12-03
      使用心得:这本书适合有一定机器学习和Python基础的阅读,其中有些内容谅解不细致,可以配合其他基础图书阅读,整个书的印刷质量还是很好的。
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      购买日期
      2018-01-04
      使用心得:实践用的书,正在读,完以后追评,目前很实用
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      购买日期
      2018-01-13
      使用心得:一看就懂,学了快,配了用场也多。下次有新款的书再买。
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      购买日期
      2017-12-06
      使用心得:书还不错,很好很喜欢。希望以后多有活动。。,
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      购买日期
      2017-12-09
      使用心得:书有薄膜包装保护,计划好好学习这方面的知识了。质量待读完后评价
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      购买日期
      2017-11-16
      使用心得:包装完整 书是全新的 不错。
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      购买日期
      2018-01-14
      使用心得:关于这个方向买了不少书,后面要好好研究一下,希望能有帮助。
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      购买日期
      2018-01-14
      使用心得:关于这个方向买了不少书,后面要好好研究一下,希望能有帮助。
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      购买日期
      2017-12-31
      使用心得:条理清晰,抽象、系统地阐述了机器学习的方方面面。内容丰富。
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