Ilya+Narsky

隨著計(jì)算技術(shù)的發(fā)展，科學(xué)研究的方法也出現(xiàn)了一些新的可能性。首先是“計(jì)算機(jī)計(jì)算”本身變成了一種進(jìn)行科學(xué)探索的手段，而隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的興起，“數(shù)據(jù)分析”也逐漸成為科學(xué)研究中的重要手段。回顧物理學(xué)發(fā)展史，“數(shù)據(jù)分析”技術(shù)正在扮演著越來越重要的角色。因此，從某種角度來看，數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)本身并不是計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域獨(dú)有的，可以說任何需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的領(lǐng)域都會(huì)涉及到。本書的兩位作者都是物理學(xué)教授，他們希望借助這本書將機(jī)器學(xué)習(xí)的基本理論與粒子物理學(xué)中的數(shù)據(jù)分析結(jié)合在一起介紹給相關(guān)的研究人員。

全書分為20章：1.引言，為什么寫這本書以及如何閱讀；2.參數(shù)化似然擬合；3.擬合優(yōu)度檢驗(yàn)；4.重采樣技術(shù)；5.密度估計(jì)；6.機(jī)器學(xué)習(xí)中的基本概念和定義；7.數(shù)據(jù)預(yù)處理；8.線性變換及維度約減；9.分類理論介紹；10.分類器性能；11.線性和二次判別分析，Logistic回歸，以及偏最小二乘回歸；12.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；13.局部學(xué)習(xí)及核分解；14.決策樹；15.集成學(xué)習(xí)；16.將多分類轉(zhuǎn)化為二分類；17.如何選擇正確的分類器以及如何正確應(yīng)用；18.變量排序和選擇的方法；19.多維數(shù)據(jù)中的塊搜索；20.機(jī)器學(xué)習(xí)中的軟件包。

本書的兩位作者都有很強(qiáng)的統(tǒng)計(jì)學(xué)和物理學(xué)方面的背景，并且都在加州理工學(xué)院從事過粒子物理的研究。目前第一作者在著名的數(shù)據(jù)分析軟件MathWorks公司擔(dān)任軟件開發(fā)工程師。本書不僅對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的基本理論作了系統(tǒng)的介紹，還結(jié)合了粒子物理學(xué)中很多真實(shí)的研究問題，非常適合相關(guān)的研究人員閱讀。

張志斌，副研究員

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