机器学习实践:测试驱动的开发方法
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机器学习实践:测试驱动的开发方法

Matthew Kirk (作者) 段菲 (译者)
本书介绍在开发机器学习算法时如何运用测试驱动的方法,捕捉可能扰乱正常分析的错误。这本实践指南从测试驱动开发和机器学习的基本原理讲起,展示了如何将测试驱动开发运用于若干机器学习算法,包括朴素贝叶斯分类器和神经网络。

通过阅读本书,你将能够:

在编写代码之前,运用测试驱动的方法来编写和运行测试
学习八种机器学习算法的最佳用法,并进行权衡
通过动手实践真实示例,对每种算法进行测试
理解测试驱动开发和对解进行验证的科学方法之间的相似性
获悉机器学习的风险,如对数据产生欠拟合或过拟合
探索可改善机器学习模型或数据提取的各种技术

“这本书非常有趣。对于想深入了解机器学习的开发者来说不可多得!”——Brad Ediger,Advanced Rails一书的作者

“这本书真是太棒了!”——Starr Horne,Honeybadger网站的联合创始人

“读完Matthew Kirk的《机器学习实践》,我收获颇丰。”——James Edward Gray II,GraySoft公司的顾问

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出版信息

  • 书  名机器学习实践:测试驱动的开发方法
  • 执行编辑关于本书的内容有任何问题,请联系 岳新欣
  • 出版日期2015-08-04
  • 书  号978-7-115-39618-1
  • 定  价49.00 元
  • 页  数204
  • 印刷方式黑白
  • 开  本16开
  • 出版状态上市销售
  • 原书名Thoughtful Machine Learning: A Test-Driven Approach
  • 原书号978-1449374068

本书特色

任何机器学习算法都有一些传统的测试方法,但它们通常都不会考虑编码中的人为错误。借助测试驱动的开发方法,你便不会像其他研究者那样盲目依赖机器学习的结果,而能够降低出错的风险,从而编写出整洁、稳定的机器学习代码。如果你熟悉Ruby 2.1,就已经做好了阅读本书的准备。

目录

版权声明 阅读
O'Reilly Media, Inc. 介绍 阅读
前言 阅读
第 1 章 测试驱动的机器学习 阅读
第 2 章 机器学习概述
第 3 章 K 近邻分类
第 4 章 朴素贝叶斯分类
第 5 章 隐马尔可夫模型
第 6 章 支持向量机
第 7 章 神经网络
第 8 章 聚类
第 9 章 核岭回归
第 10 章 模型改进与数据提取
第 11 章 结语
作者介绍
封面介绍

作者介绍

<作者介绍>
Matthew Kirk是Modulus 7公司的创始人,该公司针对数据科学和Ruby开发提供咨询服务。Matthew从事程序设计工作已15年有余,在全球许多技术大会上做过机器学习和数据科学主题的演讲。

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  • 这个太贵了吧,1毛一页啊
    竞天问  发表于 2015-09-11 22:07:51
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    • 难道你写程序是按行收钱的?

      呵呵呵呵  发表于 2015-11-17 09:37:27
  • 有没有人能给出一个可以运行的环境呢?ubuntu15.10安装libopencv-dev之后bundle,rackup提示ruby-opencv缺少SURF Support,查了一下说这个是放在一个non-free的module里,之后就不知道该怎么办了。。
    CicholGricenchos  发表于 2015-11-22 12:42:35
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    • extra modules --> https://github.com/Itseez/opencv_contrib/

      段 菲  发表于 2015-12-08 22:59:10
  • 有些PDF页面非常复杂(这本里相当多),对有些电纸书渲染是很大的负担,能不能想办法优化一下。
    容易出现问题的页面一般有图片或很多数学公式。
    也不是所有图片都会有性能问题,但是内部页面如果有猫头鹰就很慢。
    竞天问  发表于 2016-08-03 17:31:48
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    • 还有那个提示性的小鸟图标。评论里不能上传图片……

      竞天问  发表于 2016-08-03 17:32:56
  • 看的我好凌乱啊,前脚刚说某个神经网络的输入层有20个神经元,第二页就说神经网络的输入层都不含神经元…
    张宁宁  发表于 2016-03-22 22:29:31
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  • 这本书和机工那个是一个人写的, 副标题都差不多, 难道是作者的一稿变体写两本吗?
    烙饼师  发表于 2018-10-30 23:22:50
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