读书笔记-Machine Learning for Hackers

实操型的书。

重点放在讲怎么用R做数据挖掘，机器学习的算法更多的是通过黑箱的方式来讲，强调input,output含义，弱化机器学习算法细节。文中基本都是通过case来讲述怎么去解决问题，并且提供了原始数据供自己分析。（我认为这是这本书的最大优势） 个人觉得适合两种人： （1）有过机器学习的一些理论，缺少case练习 （2）只需要掌握怎么用通用的机器学习解决问题的人，只希望知道机器学习算法的大致思想，不care机器学习中的算法细节，

A.这本书比较多的用到了ggplot包，建议看之前还是先学学ggplot，直接看ggplot的语法比较让人抓狂。 B.对于不会遇到文本处理的人，建议跳过文本处理部分，直接load处理好的数据，文本处理的那部分个人觉得比较繁琐，看起来也比较费劲，我在此处耗费了较多时间，几乎断掉了看完的决心。可是跳过之后，就觉得后面很容易看了

与其类似的另外一本实操型的书也不错statistics with R，用数据实验的方法讲统计，做过数值实验后能有很多对统计的体会，不过太大部头了，而且不是正式出版的，顺序有些凌乱，讲的内容太全了，比如做个检验，能写出好多检验方法，参数的，非参数的，适用于不同场景。我表示只攻克了部分章节。