Scala for Machine Learning（Second Edition）

If you’re a data scientist or a data analyst with a fundamental knowledge of Scala who wants to learn and implement various Machine learning techniques, this book is for you. All you need is a good understanding of the Scala programming language, a basic knowledge of statistics, a keen interest in Big Data processing, and this book!

这是一本深入讲解Scala语言在机器学习领域应用的专业书籍。这本书的主要目标读者是那些已经具备Scala编程基础，同时对机器学习和大数据处理有一定了解的读者。 这本书首先介绍了机器学习的基本概念，包括数据结构、编程技术、设计模式和评估模型性能的技术等。这些基本概念是理解机器学习算法和实现机器学习应用的基础。 接着，这本书深入讲解了数据标准化方法，包括MinMax标准化、Z-score标准化和Gaussian分布标准化等。这些方法可以帮助我们消除不同特征之间的量纲差异，使得不同特征在后续的模型训练中能够被公平地对待。 然后，这本书介绍了非线性动态系统的数据预处理方法，包括粒子滤波、曲线拟合算法、非线性最小二乘法和隐马尔可夫模型等。这些方法可以帮助我们更好地理解和分析非线性动态系统的数据。 此外，这本书还详细介绍了特征降维技术，包括Kullback-Leibler距离、主成分分析(PCA)和非线性模型的特征空间估计等。这些技术可以帮助我们更好地处理高维数据，提高模型的泛化能力，减少过拟合，以及降低计算复杂度。 在机器学习算法方面，这本书详细讲解了期望最大化算法在数据聚类中的应用，