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初探機器學習演算法

  • 作者:Giuseppe 追蹤
  • 譯者:賴屹民
  • 出版社:碁峰資訊 出版社追蹤 功能說明
  • 出版日:2017/12/7
  • ISBN:9789864766741
  • 金石碼:2014713541116
  • 語言:中文繁體
  • 適讀年齡:全齡適讀
  • 館主推薦:★★★★☆
  • 定價:480 元
  • 特價:79379(可得紅利3點)
  • 紅利優惠價:77368(折抵說明)
  • 紅利可抵:11
  • 信用卡紅利:可折抵多家銀行 (扣抵說明)
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初探機器學習演算法
參考庫存量:2本
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內容簡介 top

《初探機器學習演算法》


熱門資料科學與機器學習演算法學習指南

本書介紹並說明資料科學領域常見且重要的機器學習演算法,這些演算法可用於監督式與非監督學習、強化學習與半監督式學習。書中所討論的演算法包括線性迴歸、logistic迴歸、SVM、樸素貝氏、k-means、隨機森林、TensorFlow與特徵工程。

你將會學到如何使用這些演算法來解決問題,以及它們的工作原理。同時也會介紹自然語言處理與推薦系統,以協助同時執行多種演算法。

最後將會知道如何挑選正確的機器學習演算法,來為你的問題進行分群、分類或迴歸。

你將學會:
• 熟悉機器學習的重要元素
• 瞭解特徵選擇與特徵工程流程
• 平衡線性迴歸的效能與誤差
• 建立資料模型,與使用各種類型的演算法來瞭解它的工作方式
• 微調SVM的參數
• 實作資料集的群聚
• 探索自然語言處理與推薦系統的概念
• 從零開始建立機器學習架構

作者top

  • 作者介紹


    Giuseppe Bonaccorso

    Giuseppe Bonaccorso 是具備12年經驗的機器學習與大數據顧問,擁有義大利University of Catania電機工程學碩士,與義大利University of Rome,Tor Vergata和英國University of Essex的畢業後研究經驗。曾在各種商業領域擔任IT工作,包括公共行政、軍事、公用事業、保健、診斷與廣告,也曾經使用許多技術來開發與管理各種專案,包括Java、Python、Hadoop、Spark、Theano與TensorFlow。他的主要興趣是人工智慧、機器學習、資料科學與心靈哲學。

目錄 top

初探機器學習演算法-目錄導覽說明


  • 第 1 章 機器學習簡介
    第 2 章 機器學習的重要元素
    第 3 章 特徵選擇與特徵工程
    第 4 章 線性迴歸
    第 5 章 Logistic 迴歸
    第 6 章 樸素貝氏
    第 7 章 支援向量機
    第 8 章 決策樹與整體學習
    第 9 章 分群基礎
    第 10 章 階層式分群
    第 11 章 推薦系統簡介
    第 12 章 自然語言處理簡介
    第 13 章 NLP 的主題建模與情緒分析
    第 14 章 深度學習與 TensorFlow 簡介
    第 15 章 建立機器學習架構

詳細資料top

編/譯者:賴屹民
語言:中文繁體
規格:平裝
分級:普級
開數:18開17*23cm
頁數:336
出版地:台灣

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