Machine Learning for Hackers

Книга «Machine Learning for Hackers» — это практическое руководство по машинному обучению, ориентированное на читателей, которые хотят быстро перейти от теории к реальным задачам. Авторы Дрю Конвей и Джон Майлз Уайт предлагают подход «для хакеров»: минимум математических выкладок, максимум работающего кода и разбора конкретных примеров.

В качестве основного инструмента используется язык R. Первая глава посвящена основам R, установке пакетов и базовым конструкциям, необходимым для дальнейшей работы. Затем читатели знакомятся с исследовательским анализом данных, визуализацией и статистическими сводками.

Каждая последующая глава построена вокруг отдельного практического кейса: фильтрация спама (наивный байесовский классификатор), ранжирование почты (приоритетный inbox), регрессия для прогнозирования просмотров веб-страниц, регуляризация и текстовая регрессия, оптимизация для взлома кодов, метод главных компонент для построения рыночного индекса, а также многомерное шкалирование для анализа сходства сенаторов США.

Книга не требует глубоких знаний математики, но предполагает базовые навыки программирования. Она идеально подходит для аналитиков, разработчиков и всех, кто хочет освоить машинное обучение на практике с помощью R.