（9）机器学习实战

本书首先介绍了机器学习的一些基本概念和基础知识，然后详细地阐述了决策树，支持向量机，聚类，奇异值分解等多个算法。不仅在理论上详细地介绍该算法的思想，基本实现步骤，还使用Python给出了具体算法实现以及实例讲解。本书中对推荐系统进行了概述，并通过奇异值分解加基于物品相似度的协同过滤实现了一个简单的菜肴推荐程序。同时给出了推荐系统的评价方法和目前仍存在的问题。最后，本书介绍了大数据和Mapreduce的概念和操作方法，同样给出实例。通过理论与实践结合的方式，让读者在了解算法概念的同时付诸实践，掌握实际应用算法的能力。