机器学习实践指南pdf

机器学习实践指南:案例应用解析(第2版)是一本机器学习实践指南，由麦好编著。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。机器学习算法建立在复杂的计算理论基础之上，并涉及多门数学学科。

作者在全收介绍机器学习的发展及应用前景，使读者产生浓厚的兴趣，同时也将介绍目前常用的科学计算平台和本书将用到的工程计算平台，使读者消除对机器学习的畏难情绪，这些平台的使用也降低了机器学习软件实现的难度，非常适合机器学习的初、中级读者和架构师们阅读。

内容介绍

《机器学习实践指南》分为准备篇、基础篇、统计分析实战和机器学习实战篇。由于目前出版的机器学习大多偏重理论，这对机器学习类书籍的读者带来了极大的挑战，抽象的理论加上成堆的数学公式将大量渴求学习的人们挡在了门外。针对这种情况，本书力求理论联系实际，对理论基础进行一定的介绍，注重机器学习算法的实际运用，让读者明白其中原理，而对机器学习算法涉及的深层数学知识及其复杂的数学推导在本书中涉及较少。

准备篇中首先将介绍机器学习的发展及应用前景，使读者产生浓厚的兴趣，同时也将介绍目前常用的科学计算平台和本书将用到的工程计算平台，使读者消除对机器学习的畏难情绪，这些平台的使用也降低了机器学习软件实现的难度。基础篇将介绍数学知识基础和计算平台应用实例，介绍计算平台的开发基本知识，并应用这些平台实现计算应用。最后，本书将针对统计分析实战和机器学习实战两个部分帮助读者建立机器学习实战指南，应用计算平台对统计分析及机器学习算法进行实现和应用，同时还会附上效果图，让读者对机器学习的基本应用和理论基础有一个形象的理解。

使用说明

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读者对象

1、开发人员

在理解机器学习算法的基础上，调用机器学习的中间库进行开发，将机器学习应用于各种场景，如数据分析、图像识别、文本分类、搜索引擎、中文智能输入法等。

2、架构师

在理解机器学习算法的基础上，适应现代云计算平台的发展，将机器学习算法应用在大规模的并行计算上。同时，机器学习算法是大数据分析的基础，如神经网络、SVM、相似度分析、统计分析等技术。

3、机器学习的初、中级读者

人类对机器学习的研究只是一个开始，还远远没有结束。近年来，机器学习一直保持着强劲的发展势头，并拥有美好的发展前景，这点不同于某些软件开发领域中的程序语言或架构知识。掌握机器学习技术有一定的难度，但也意味着，掌握机器学习的技术就能获得更高的薪水和更具前景的职业。