2017年Packt精通Java机器学习实战指南

《Mastering Java Machine Learning 2017》是一本由Packt出版的专业书籍，专注于帮助读者深入理解和应用Java编程语言进行机器学习实践。本书旨在为Java开发者提供一个实用且全面的指导，使他们能够在实际项目中有效地利用机器学习技术。 第1章“Machine Learning Review”首先回顾了机器学习的历史和定义，解释了何为机器学习以及与传统问题解决方式的区别。它探讨了机器学习的基本概念和术语，如监督学习、非监督学习、半监督学习等不同类型及其子类型。此外，章节还介绍了在机器学习过程中常用的训练数据集，以及机器学习在现实生活中的应用场景，包括推荐系统、图像识别和自然语言处理等领域。 接着，第二章“Practical Approach to Real-World Supervised Learning”重点介绍了在监督学习中的实际应用方法。这部分涵盖了数据的正式描述和标准化，包括数据预处理、特征工程（如特征选择和转换）、维度减少的重要性。模型构建的过程也在此详细讲解，包括各种监督学习算法（如线性回归、决策树、支持向量机等）的选择和实现。此外，通过案例研究——马匹肠绞痛分类，展示了如何将理论应用于实际场景并评估模型性能。 第三章“Unsupervised Machine Learning Techniques”则转向了无监督学习，讨论了它与监督学习之间的共性和独特问题。章节着重于聚类、关联规则学习和异常检测等技术，并强调了在没有明确标签数据的情况下，如何发现数据内在结构和模式。同时，它还探讨了如何在不同类型的无监督学习任务中选择合适的算法。 《Mastering Java Machine Learning 2017》提供了一个从基础到进阶的机器学习学习路径，特别是对于那些希望用Java作为工具进行数据科学和人工智能项目的开发者来说，这本书是一个宝贵的资源。它不仅涵盖理论知识，而且包含实战案例，有助于读者在实践中掌握和提升Java机器学习技能。