Machine Learning Hands-On for Developers and Technical Professionals
Machine Learning Hands-On for Developers and Technical Professionals
本书介绍
用机器学习指南深入挖掘数据。
Machine Learning Hands-On for Developers and Technical Professionals 提供手动指导和完整编码的工作示例，用于开发人员和技术专家使用的最常见的机器学习技术。这本书包含了每一个ml变体的细目，解释了它的工作原理和在某些行业中如何使用，使读者能够在自己的工作中加入所呈现的技术。机器学习的核心租户。是对数据准备的高度关注，对各种类型的学习算法的全面探索说明了适当的工具如何帮助任何开发人员从现有数据中提取信息和见解。
机器学习的核心是一种基于数学、基于算法的技术，它构成了历史数据挖掘和现代大数据科学的基础。对大数据的科学分析需要对机器学习的工作知识，这种知识基于从培训数据中学到的已知属性来形成预测。机器学习是非数学家可以使用的、全面的指南，它提供了明确的指导，使读者能够：
学习机器学习语言，包括Hadoop、mahout和weka。
了解决策树、贝叶斯网络和人工神经网络
实现关联规则、实时和批量学习
制定安全、有效和高效的机器学习战略计划。
通过学习构建一个可以从数据中学习的系统，读者可以提高他们在各个行业的效用。机器学习是深潜数据分析和可视化的核心，随着公司发现隐藏在现有数据中的金矿，人们对机器学习的需求越来越大。因为从事数据科学、机器学习的技术专业人员：为开发人员和技术专业人员提供深入挖掘所需的技能和技术。
目录
Chapter 1 What Is Machine Learning?
Chapter 2 Planning for Machine Learning
Chapter 3 Working with Decision Trees
Chapter 4 Bayesian Networks
Chapter 5 Artificial Neural Networks
Chapter 6 Association Rules Learning
Chapter 7 Support Vector Machines
Chapter 8 Clustering
Chapter 9 Machine Learning in Real Time with Spring XD
Chapter 10 Machine Learning as a Batch Process
Chapter 11 Apache Spark
Chapter 12 Machine Learning with R
Appendix A SpringXD Quick Start
Appendix B Hadoop 1.x Quick Start
Appendix C Useful Unix Commands
Appendix D Further Reading