《機器學習：實用案例解析》是機器學習和數據挖掘領域的經典圖書，基礎理論與實踐完美的結合，是一部邏輯緊密、內容詳實，適合所有相關技術人員的參考書。
    《機器學習：實用案例解析》兩名作者都具有豐富的數據分析、處理工作經驗，是機器學習實踐技術方面的積極實踐者。

●前言
●第1章 使用R語言
●R與機器學習
●第2章 數據分析
●分析與驗證
●什麼是數據
●推斷數據的類型
●推斷數據的含義
●數值摘要表
●均值、中位數、眾數
●分位數
●標準差和方差
●可視化分析數據
●列相關的可視化
●第3章 分類：垃圾過濾
●非此即彼：二分類
●漫談條件概率
●試寫第一個貝葉斯垃圾分類器
●第4章 排序：智能收件箱
●次序未知時該如何排序
●部分目錄

機器學習是計算機科學和人工智能中很好重要的一個研究領域，近年來，機器學習不但在計算機科學的眾多領域中大顯身手，而且成為一些交叉學科的重要支撐技術。Drew Conway編著的《機器學習(實用案例解析)》比較全面繫統地介紹了機器學習的方法和技術，不僅詳細闡述了許多經典的學習方法，而且討論了一些有生命力的新理論、新方法。
全書案例既有分類問題，也有回歸問題；既包含監督學習，也涵蓋無監督學習。《機器學習(實用案例解析)》討論的案例涉及分類、回歸、聚類、降維、很優化問題等。這些案例包括：垃圾郵件識別、智能收件箱、預測網頁訪問量、文本回歸、密碼破譯、構建股票市場指數、用投票記錄對美國參議員聚類、給用戶推薦r語言包、分析社交圖譜、給問題找到很好算法等。各章對原理的敘述力求概念清晰、表達準確，突出理論聯繫實際，富有啟發性，易於理解。在探索這些案例的過程中用到的基本工具就是r編程語言。<等

(美)康威 著作 陳開江,劉逸哲,孟曉楠 譯者