機器學習技術與實戰：醫學大數據深度應用

本書作者曾在北美多家智能專業公司任高級架構師，有20年數據挖掘、機器學習方面的設計、開發、管理經驗。他結合自己多年的行業經歷，總結了自己在機器學習方面的知識和實際工程中的經驗，提供了大量一線資料。本書不僅介紹了機器學習中的常用算法，而且給出了具體實施環境和經驗總結。重點介紹了相關算法，包括：相關因子算法、聚類算法、分類算法、回歸與測試算法等。不僅列舉了詳細示例，還介紹了算法在工程實踐中的具體應用，特別是總結了自己獨特的一些算法，例如矢量相關的因子選擇算法、秩和相關因子選擇算法、密度分布聚類算法、概率特征模型算法等。重點剖析了醫藥學領域的應用。



洪松林(Hong Song Lin)，加拿大籍，大數據深度分析技術專家，外國專家局引智技術專家，OCP國際（加拿大）認證專家。有二十余年數據倉庫、數據挖掘、機器學習、人工智能等方面的研發和應用經驗。福安易數據技術公司的創始人，帶領團隊走在機器學習和大數據深度分析的技術前沿，在結構化和非結構化數據挖掘、深度學習等領域，創新研發了眾多領先和有效的機器學習新技術、新算法。多次受邀為全國性IT專業大會做大數據深度分析主題演講，曾擔任全國軟件大會大數據論壇主持人。