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現在是一個科技的時代，學習相關電腦資訊已經是不可逆的趨勢

但是挑選一本好的電腦叢書就是難上加難

畢竟好的電腦書，就是要淺顯易懂

這本機器學習駭客秘笈我就是非常大推的一本學習相關電腦與科技的書籍

一開始我先看大鋼，大綱裡面的資訊真的很吸引我

而且我剛好遇到類似的問題，作者也能快速的提供正確的解決方法

所以我遇【博客來排行榜2016周年慶】到的問題很快就處理掉了

不然我已經卡關卡了5天了

其實會知道這本機器學習駭客秘笈

也是因為在網路搜尋諮詢時，看到有的朋友跟我遇到同樣的問題

看了這本機器學習駭客秘笈才解決問題

非常推薦給大家參考喔~



這本書的詳細介紹如下~參考一下吧

說明：

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

須知：

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  已追蹤作者：[修改]

  
  
  

  
  
  

  
  
  【博客來排行榜必買小物】

  
  
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  作者： Drew Conway, John Myles White
  
  新功能介紹
  
  
• 譯者：林威仰
• 出版社：歐萊禮
  
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• 出版日期：2015/05/07
• 語言：繁體中文

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