《机器学习实践指南：案例应用解析》是机器学习及数据分析领域不可多得的一本著作，也是为数不多的既有大量实践应用案例又包含算法理论剖析的著作，作者针对机器学习算法既抽象复杂又涉及多门数学学科的特点，力求理论联系实际，始终以算法应用为主线，由浅入深以全新的角度诠释机器学习。<br />全书分为准备篇、基础篇、统计分析实战篇和机器学习实战篇。准备篇介绍了机器学习的发展及应用前景以及常用科学计算平台，主要包括统计分析语言r、机器学习模块mlpy和neurolab、科学计算平台numpy、图像识别软件包opencv、网页分析beautifulsoup等软件的安装与配置。基础篇先对数学基础及其在机器学习领域的应用进行讲述，同时推荐配套学习的数学书籍，然后运用实例说明计算平台的使用，以python和r为实现语言，重点讲解了图像算法、信息隐藏、最小二乘法拟合、因子频率分析、欧氏距离等，告诉读者如何使用计算平台完成工程应用。最后，通过大量统计分析和机器学习案例提供实践指南，首先讲解回归分析、区间分布、数据图形化、分布趋势、正态分布、分布拟合等数据分析基础，然后讲解神经网络、统计算法、欧氏距离、余弦相似度、线性与非线性回归、数据拟合、线性滤波、图像识别、人脸辨识、网页分类等机器学习算法。此书可供算法工程师、it专业人员以及机器学习爱好者参考使用。

麦好，计算机专业工程硕士，目前从事智能计算与算法分析工作。先后就职于多家软件科技公司、电子科技公司，是中国青年海归协会和中国量化投资学会山西分会成员。实战经验丰富，擅长使用C、C++、Python、Perl、汇编等语言，参与过信息系统核心中间件的研发、海外社区插件及服务器脚本研发、垂直搜索引擎与文本分析系统的算法设计、通信系统的信息隐藏技术研发、视频服务与点播系统的研发、基于汇编的系统底层设计等，有十余年架构设计及算法设计经验，近期关注分布式计算、机器视觉、仿生智能、生物计算、商业智能。