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　　機器學習是人工智能研究領域中一個極其重要的研究方向，在現今的大數據時代背景下，捕獲數據并從中萃取有價值的信息或模式，成為各行業(yè)求生存、謀發(fā)展的決定性手段，這使得這一過去為分析師和數學家所專屬的研究領域越來越為人們所矚目。
　　《機器學習實戰(zhàn)》第一部分主要介紹機器學習基礎，以及如何利用算法進行分類，并逐步介紹了多種經典的監(jiān)督學習算法，如k近鄰算法、樸素貝葉斯算法、Logistic回歸算法、支持向量機、AdaBoost集成方法、基于樹的回歸算法和分類回歸樹（CART）算法等。第三部分則重點介紹無監(jiān)督學習及其一些主要算法：k均值聚類算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介紹了機器學習算法的一些附屬工具。
　　《機器學習實戰(zhàn)》通過精心編排的實例，切入日常工作任務，摒棄學術化語言，利用高效的可復用Python代碼來闡釋如何處理統(tǒng)計數據，進行數據分析及可視化。通過各種實例，讀者可從中學會機器學習的核心算法，并能將其運用于一些策略性任務中，如分類、預測、推薦。另外，還可用它們來實現一些更高級的功能，如匯總和簡化等。

　　大學畢業(yè)后，我先后在加利福尼亞和中國大陸的Intel公司工作。最初，我打算工作兩年之后回學校讀研究生，但是幸福時光飛逝而過，轉眼就過去了六年。那時，我意識到我必須回到校園。我不想上夜�；蜻M行在線學習，我就想坐在大學校園里吸納學校傳授的所有知識。在大學里，最好的方面不是你研修的課程或從事的研究，而是一些外圍活動：與人會面、參加研討會、加入組織、旁聽課程，以及學習未知的知識。
　　在2008年，我?guī)椭I備一個招聘會。我同一個大型金融機構的人交談，他們希望我去應聘他們機構的一個對信用卡建模（判斷某人是否會償還貸款）的崗位。他們問我對隨機分析了解多少，那時，我并不能確定“隨機”一詞的意思。他們提出的工作地點令我無法接受，所以我決定不再考慮了。但是，他們說的“隨機”讓我很感興趣，于是我拿來課程目錄，尋找含有“隨機”字樣的課程，我看到了“離散隨機系統(tǒng)”。我沒有注冊就直接旁聽了這門課，完成課后作業(yè)，參加考試，最終被授課教授發(fā)現。但是她很仁慈，讓我繼續(xù)學習，這讓我非常感激。上這門課，是我第一次看到將概率應用到算法中。在這之前，我見過一些算法將平均值作為外部輸入，但這次不同，方差和均值都是這些算法中的內部值。這門課主要討論時間序列數據，其中每一段數據都是一個均勻間隔樣本。我還找到了名稱中包含“機器學習”的另一門課程。該課程中的數據并不假設滿足時間的均勻間隔分布，它包含更多的算法，但嚴謹性有所降低。再后來我意識到，在經濟系、電子工程系和計算機科學系的課程中都會講授類似的算法。
　　2009年初，我順利畢業(yè)，并在硅谷謀得了一份軟件咨詢的工作。接下來的兩年，我先后在涉及不同技術的八家公司工作，發(fā)現了最終構成這本書主題的兩種趨勢：第一，為了開發(fā)出競爭力強的應用，不能僅僅連接數據源，而需要做更多事情；第二，用人單位希望員工既懂理論也能編程。
　　程序員的大部分工作可以類比于連接管道，所不同的是，程序員連接的是數據流，這也為人們帶了巨大的財富。舉一個例子，我們要開發(fā)一個在線出售商品的應用，其中主要部分是允許用戶來發(fā)布商品并瀏覽其他人發(fā)布的商品。為此，我們需要建立一個Web表單，允許用戶輸入所售商品的信息，然后將該信息傳到一個數據存儲區(qū)。要讓用戶看到其他用戶所售商品的信息，就要從數據存儲區(qū)獲取這些數據并適當地顯示出來。我可以確信，人們會通過這種方式掙錢，但是如果讓要應用更好，需要加入一些智能因素。這些智能因素包括自動刪除不適當的發(fā)布信息、檢測不正當交易、給出用戶可能喜歡的商品以及預測網站的流量等。為了實現這些目標，我們需要應用機器學習方法。對于最終用戶而言，他們并不了解幕后的“魔法”，他們關心的是應用能有效運行，這也是好產品的標志。
　　一個機構會雇用一些理論家（思考者）以及一些做實際工作的人（執(zhí)行者）。前者可能會將大部分時間花在學術工作上，他們的日常工作就是基于論文產生思路，然后通過高級工具或數學進行建模。后者則通過編寫代碼與真實世界交互，處理非理想世界中的瑕疵，比如崩潰的機器或者帶噪聲的數據。完全區(qū)分這兩類人并不是個好想法，很多成功的機構都認識到這一點。（精益生產的一個原則就是，思考者應該自己動手去做實際工作。）當招聘經費有限時，誰更能得到工作，思考者還是執(zhí)行者？很可能是執(zhí)行者，但是現實中用人單位希望兩種人都要。很多事情都需要做，但當應用需要更高要求的算法時，那么需要的人員就必須能夠閱讀論文，領會論文思路并通過代碼實現，如此反復下去。
　　在這之前，我沒有看到在機器學習算法方面縮小思考者和執(zhí)行者之間差距的書籍。本書的目的就是填補這個空白，同時介紹機器學習算法的使用，使得讀者能夠構建更成功的應用。

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