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Machine Learning for Hackers: Case Studies and Algorithms to Get You Started von [Conway, Drew, White, John Myles]
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Machine Learning for Hackers: Case Studies and Algorithms to Get You Started 1 , Kindle Edition

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Produktbeschreibungen

Kurzbeschreibung

If you’re an experienced programmer interested in crunching data, this book will get you started with machine learning—a toolkit of algorithms that enables computers to train themselves to automate useful tasks. Authors Drew Conway and John Myles White help you understand machine learning and statistics tools through a series of hands-on case studies, instead of a traditional math-heavy presentation.

Each chapter focuses on a specific problem in machine learning, such as classification, prediction, optimization, and recommendation. Using the R programming language, you’ll learn how to analyze sample datasets and write simple machine learning algorithms. Machine Learning for Hackers is ideal for programmers from any background, including business, government, and academic research.

  • Develop a naïve Bayesian classifier to determine if an email is spam, based only on its text
  • Use linear regression to predict the number of page views for the top 1,000 websites
  • Learn optimization techniques by attempting to break a simple letter cipher
  • Compare and contrast U.S. Senators statistically, based on their voting records
  • Build a “whom to follow” recommendation system from Twitter data

Über den Autor und weitere Mitwirkende

Drew Conway is a PhD candidate in Politics at NYU. He studies international relations, conflict, and terrorism using the tools of mathematics, statistics, and computer science in an attempt to gain a deeper understanding of these phenomena. His academic curiosity is informed by his years as an analyst in the U.S. intelligence and defense communities.

John Myles White is a PhD candidate in Psychology at Princeton. He studies pattern recognition, decision-making, and economic behavior using behavioral methods and fMRI. He is particularly interested in anomalies of value assessment.


Produktinformation

  • Format: Kindle Edition
  • Dateigröße: 16163 KB
  • Seitenzahl der Print-Ausgabe: 324 Seiten
  • ISBN-Quelle für Seitenzahl: 1449303714
  • Gleichzeitige Verwendung von Geräten: Keine Einschränkung
  • Verlag: O'Reilly Media; Auflage: 1 (13. Februar 2012)
  • Verkauf durch: Amazon Media EU S.à r.l.
  • Sprache: Englisch
  • ASIN: B007A0BNP4
  • Text-to-Speech (Vorlesemodus): Aktiviert
  • X-Ray:
  • Word Wise: Nicht aktiviert
  • Verbesserter Schriftsatz: Nicht aktiviert
  • Durchschnittliche Kundenbewertung: 1.0 von 5 Sternen 1 Kundenrezension
  • Amazon Bestseller-Rang: #441.390 Bezahlt in Kindle-Shop (Siehe Top 100 Bezahlt in Kindle-Shop)

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Format: Taschenbuch Verifizierter Kauf
Kann ich nur dringend von abraten. Klare vorsätzliche Täuschung der Titel. Es wir einem nicht erklärt was Machine Learning ist, es wird nur R benutzt die Algorithmen zu berechnen oder zu visualisieren und es wird weder R noch maschinelles Lernen erklärt.
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Amazon.com: 2.9 von 5 Sternen 29 Rezensionen
148 von 158 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
3.0 von 5 Sternen Machine Learning for Non-Hackers 21. März 2012
Von Voracious Reader - Veröffentlicht auf Amazon.com
Format: Taschenbuch Verifizierter Kauf
By page count, this is primarily a book on R, with some additional time spent on machine learning.

There is way too much time spent on R, dedicated to such things as parsing email messages, and spidering webpages, etc. These are things that no-one with other tools available would do in R. And it's not that it's easier to do it in R, it's actually harder than using an appropriate library, like JavaMail. And yet, while much time is spent in details, like regexes to extract dates (ick!), more interesting R functions are given short shrift.

There's some good material in here, but it's buried under the weight of doing everything in R. If you are a non-programmer, and want to use only one hammer for everything, then R is not a bad choice. But it's not a good choice for developers that are already comfortable with a wider variety of tools.

I'd recommend Programming Collective Intelligence by Segaran, if you would describe yourself as a "Hacker".
2.0 von 5 Sternen Entry Level R Programming Book 13. November 2016
Von Graham - Veröffentlicht auf Amazon.com
Format: Taschenbuch Verifizierter Kauf
This text offers a detailed description in each of 10 case studies about how to build a machine learning solution to the particular problem mentioned. The authors do this in R, and are extensively descriptive about the mechanics of writing R code. If you've never written a computer program, but want to understand how to implement a prewritten machine learning tool in R, this book could be of assistance. However, I'm not sure the authors actually understand the mathematical theory of machine learning; in this book they constantly substitute descriptions of how to select appropriate algorithm parameters with a trial-and-error approach, they do not explain how the algorithms work, and I'm not sure they ever mention the mechanics of "learning" with respect to mathematics. The book has brief passages about machine learning hidden amongst vast chapters about how to read computer directories and load data, etc. Again this book could be useful to the reader who understands ML, but not computer programming.
3.0 von 5 Sternen R book with little machine learning 26. Mai 2017
Von P. Kim - Veröffentlicht auf Amazon.com
Format: Taschenbuch Verifizierter Kauf
Not much machine learning but more R.

Not really for hackers but those who want to learn and use R better.

I liked it but it did not help me much with machine learning.
3.0 von 5 Sternen You can do better 25. Februar 2016
Von D Marx - Veröffentlicht auf Amazon.com
Format: Taschenbuch Verifizierter Kauf
This book is just ok and barely touches the surface of the topics it discusses. If you're looking for an introduction to machine learning and the R language, I think you're better off with "Data Mining with R" by Torgo. It's a bit more expensive, but not without good reason.
8 von 9 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
2.0 von 5 Sternen Ok introduction to R but with bad code 2. Juni 2013
Von anthonyl - Veröffentlicht auf Amazon.com
Format: Kindle Edition Verifizierter Kauf
This book is more of an introduction to R then anything to do with Machine Learning.. as a R introduction it's not bad minus the horibad sample code ... which won't even work if you copy and paste it,

my advice find a different book there any many, many more accurate and detailed books on R and machine learning
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