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机器学习:实用案例解析

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(美)康威等
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内容简介

  当今各行业,尤其是互联网,数据规模越来越大,要从中有效地发现模式来提高生产力,用传统的方式已经几乎不可能,只能借助计算机来完成诸多使命。因此,机器学习这一新兴的学科变得越来越重要,它已经在搜索、推荐、数据挖掘等多个领域闪耀光芒。机器学习是一门交叉学科,内容涉及概率论、统计学、高等数学、计算机科学等多门学科。该学科致力于设计一种让计算机具有“学习”能力的算法,通过发现经验数据中隐藏的模式,实现对未知数据的预测。   大数据时代是机器学习最美好的时代,因为数据不再是问题,各类问题都可以收集到海量的数据。但是,对于很多人来说,这一门交叉学科本身却神秘而陌生,对于没有系统学习过相关基础学科的人来说尤其感到“高不可攀”。如今已出版的机器学习相关书籍中,很多都有这个特点:公式多,晦涩难懂。这让很多程序员出身的人望而却步。然而,在第一次读到本书的英文版时,译者就彻底相信:机器学习完全可以讲解得通俗易懂,让知识的传递实现“润物细无声”。   本书秉承的原则是:实践出真知,只要多动手,没有攻克不了的技术难题。因此作者预期的阅读对象是如电脑黑客般的人,要求对技术有发自内心的求知欲和好奇心,愿意自己动手而非纸上谈兵。全书精心选择了12个机器学习案例,由浅入深,面面俱到,既有基础知识(如数据分析),也有当前热门的社交网站推荐案例。书中的每一个案例都由作者娓娓道来,逐一剖析关键算法的代码,没有丝毫学究气息,触动每个机器学习初学者的内心最深处。   书中所有算法都采用R语言实现。R语言是一门用于统计学的开源脚本语言,基于它的开源性,有来自世界各地的开源拥护者贡献的各种统计学相关的程序包,稳定且方便,尤其是它对数据可视化的支持,更是一柄利器,既轻巧又实用。书中所有源代码和数据在原书的官方网站上都可以免费下载。在阅读过程中,犹如作者亲至身侧,为你讲解代码和思路,为你排除错误和优化效果。   全书案例既有分类问题,也有回归问题;既包含监督学习,也涵盖无监督学习。所选择的案例妙趣横生,如分析UFO目击记录、破译密码、预测股票、分析美国参议员“结党”的情况,等等,这里就不“剧透”了,大家自己去享受学习的乐趣吧。   书中12个案例之间的依赖关系不是特别强(除R语言基础知识外,其余某几章仅有个别知识点之间存在依赖性),可以像连续剧一样,逐一播放,也可以像一个个小品一般,挑感兴趣的内容分别播放。学习完这些案例之后,相信你会窥见机器学习的一斑,然后再根据自己的实际情况更深入地学习。   本书翻译工作由三位来自互联网世界的工程师通力协作完成,其中,来自新浪微博的陈开江负责完成前言及第1~4章的翻译;来自阿里B2B的刘逸哲负责完成第5、8、9和11章的翻译;来自阿里一淘的孟晓楠负责完成第6、7、10和12章的翻译;同时,全书审校工作由来自北京理工大学的罗森林教授义务承担。   本书能够得以出版,首先要感谢机械工业出版社的吴怡编辑,是她给了我们三位工程师这个学习知识并传递知识的机会,她经验丰富,在翻译过程中给予了我们许多建设性的指导意见。其次,要感谢罗森林教授,他在百忙之中为我们担任全书的审校工作,从而让国内的机器学习者能感受到这本书应有的魅力。最后,我们要感谢互联网,因为译者与本书的缘分始于互联网,从看到原书、报名翻译、组成翻译团队、翻译过程中的讨论,所有这样都是通过互联网完成的。   虽然经过罗森林教授认真审校并且给我们提出了宝贵意见,但是由于译者本身水平有限,书中译文势必还存在不妥甚至错误之处,恳请机器学习界的广大前辈、同仁们不吝赐教,促使我们继续为大家更好地传递先进技术,让更多机器学习爱好者成为机器学习的黑客。   我们坚信集体智慧是再高的个人智慧都无法企及的,因此真诚希望大家一起来贡献自己的智慧。三位译者的微博分别为:http://weibo.com/kaijiangidan(陈开江,@刑无刀)、http://weibo.com/liuyizhe10(刘逸哲,@刘逸哲)、http://weibo.com/u/1911115643(孟晓楠,@XiaonanMeng)。无论是对翻译本身有任何意见或建议,还是对机器学习方面有心得,都欢迎大家到我们的微博上交流、切磋,我们一起贡献自己的智慧,在集体智慧中互相学习,共同进步。

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