《机器学习的艺术》诺曼·马特洛夫

【内容简介】
机器学习是当下最热门的领域之一。本书是一本基于R语言的机器学习实操指南，通过具体的例子和常见术语解释了机器学习的概念。书中涵盖了机器学习的多个方面，包括所需背景知识、”ge”系列函数、各部分内容架构等。全书介绍了基于近邻的方法（如k近邻算法）及相关的回归和分类模型、基于树的方法（包括决策树、随机森林、梯度提升等）、基于线性关系的方法、基于划分直线与平面的方法（包括支持向量机和神经网络）等。

【作者简介】
诺曼·马特洛夫（Norman Matloff），加州大学戴维斯分校的获奖教授，加州大学洛杉矶分校（UCLA）数学博士，著有《使用GDB、DDD和Eclipse调试的艺术》《R语言编程的艺术》等畅销技术书籍，在机器学习与统计领域享有盛誉。