大数据分类的机器学习模型与算法

"本书《Machine Learning Models and Algorithms for Big Data Classification》由Shan Suthaharan撰写，旨在介绍处理大数据分类问题的机器学习模型和算法。全书采用简化、硬编码、重复或间隔的方式，以Matlab和R语言的程序示例帮助读者理解并测试复杂的概念，适合学生和初入大数据及机器学习领域的人士阅读。书中的内容分为四个部分，共14章，涵盖了信息科学、大数据基础、大数据分析、分布式文件系统、MapReduce编程平台、建模与算法、监督学习模型、支持向量机、决策树学习、随机森林学习、深度学习模型以及降维等主题。" 这本书首先介绍了信息科学的基础，然后进入第一部分“理解大数据”，包含“大数据基础”和“大数据分析”两章，帮助读者建立对数据和大数据的分析理解。第二部分“理解大数据系统”涵盖分布式文件系统和MapReduce编程平台，解释处理大数据所需的技术和平台。第三部分“理解机器学习”中，通过“建模和算法”、“监督学习模型”、“监督学习算法”、“支持向量机”和“决策树学习”等章节，深入浅出地讲解了各种机器学习技术及其应用。最后一部分“理解规模化机器学习”关注如何将机器学习扩展到大数据环境，包括“随机森林学习”、“深度学习模型”以及用于降低复杂性的“降维”方法。 书中通过简化数学公式，强调可读性和实用性，旨在吸引并帮助各种层次的读者，如本科生、研究生、新研究人员、开发者和实践者，有效地学习和掌握大数据和机器学习的概念。书中的每个章节都提供了丰富的实例和代码，鼓励读者通过实验来加深理解，并进行修改或编写自己的程序，以便解决更复杂的问题。 通过本书，读者不仅能够了解和运用现有的机器学习技术，如决策树、随机森林和深度学习，还能掌握在大数据背景下如何选择和应用这些算法，以及如何通过扩展机器学习来应对现代大数据挑战。这是一本理论与实践相结合的教材，对于想要在大数据和机器学习领域深化学习的人来说，是一份宝贵的资源。