预测数据分析基石：机器学习方法与实战案例

《机器学习基础：预测性数据分析算法、实例与案例研究》（Fundamentals of Machine Learning for Predictive Data Analytics, 02620294）是一本专为理解和应用预测性数据分析提供详尽指导的入门教材。该书由约翰·D·凯勒赫、布莱恩·麦克尼米和奥菲·达西合著，由麻省理工学院出版社出版，旨在帮助读者掌握机器学习的核心概念和技术。 书中内容涵盖了数据科学的核心流程，从数据到洞察再到决策，强调了机器学习在实际业务中的应用。它主要介绍了四种关键的学习方法：信息驱动学习、相似性驱动学习、概率驱动学习和错误驱动学习。每种方法首先用非技术性的解释阐述其基本原理，随后辅以数学模型和详细的实例来展示算法的工作原理。这样既确保理论知识的深入理解，又便于实践操作。 章节安排包括对数据探索、信息学习方法的深入剖析、相似度匹配技术、概率模型构建以及基于错误调整的学习方法的讲解。书中还着重讨论了评估预测模型的有效性，并通过两个实际案例——客户流失预测和星系分类，展示了整个数据分析项目开发的完整过程，从问题定义到解决方案实施。 这本教材特别适合计算机科学、工程、数学或统计学的本科生，研究生以及其他希望在预测性数据分析领域拓展专业知识的专业人士使用。书中提供的大量工作示例和案例研究，不仅提供了理论知识的深度，也强化了实际应用的理解，使读者能够将所学应用于各种商业场景。 此外，附录部分还包含了描述性统计和数据可视化的基础知识，以及机器学习所需的概率基础知识，以及微分技术简介，为全面掌握机器学习技术提供了补充材料。版权方面，本书受到严格保护，未经许可禁止任何形式的复制或电子存储。《机器学习基础：预测性数据分析》是一本实用且全面的资源，对于希望在这个领域取得突破的读者来说，是一本不可多得的参考书籍。