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『繁體書』機器學習實務：資料科學工作流程與應用程式開發及最佳化

書城自編碼： 3436020
分類：繁體書 →台灣書
作者： AndrewKelleher,AdamKelleher 譯者： 楊尊一
國際書號(ISBN)： 9789865023089
出版社： 碁峰
出版日期： 2019-11-12
版次： 初版
頁數/字數： 296頁
書度/開本： 17x23x1.48cm

售價：HK$ 175.8

 

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關於作者：

AndrewKelleher
是Venmo的軟體工程師與分散式系統架構師，曾經任職於BuzzFeed，負責資料管道與演算法實作的最佳化。
AdamKelleher
在擔任BuzzFeed的首席資料科學家與哥倫比亞大學的兼任教授時寫作本書。他於2018年五月擔任Barclays的首席資料科學家並在哥大教授因果論與機器學習。
目錄：
序
前言
關於作者

【PARTI基本結構】
chapter01資料科學家的角色
1.1介紹
1.2資料科學家的角色
1.3結論

chapter02專案工作流程
2.1介紹
2.2資料團隊背景
2.3敏捷開發與產品專注
2.4結論

chapter03誤差量化
3.1介紹
3.2量化測量值誤差
3.3採樣誤差
3.4誤差傳播
3.5結論

chapter04資料編碼與預處理
4.1介紹
4.2簡單文字處理
4.3資訊損失
4.4結論

chapter05假設檢定
5.1介紹
5.2何謂假設？
5.3誤差類型
5.4P值與信賴區間
5.5多重測試與"P-hacking"
5.6範例
5.7規劃與背景
5.8結論

chapter06資料視覺化
6.1介紹
6.2分佈與摘要統計
6.3時間序列圖
6.4圖視覺化
6.5結論

【PARTII演算法與架構】
chapter07演算法與架構
7.1介紹
7.2架構
7.3模型
7.4結論

chapter08比較
8.1介紹
8.2Jaccard距離
8.3MinHash
8.4Cosine相似度
8.5馬氏距離
8.6結論

chapter09迴歸
9.1介紹
9.2線性最小平方
9.3線性迴歸的非線性迴歸
9.4隨機森林
9.5結論

chapter10分類與群集
10.1介紹
10.2邏輯迴歸
10.3貝葉斯推論，單純貝葉斯
10.4K平均
10.5領先特徵向量
10.6貪婪Louvain
10.7最近鄰居
10.8結論

chapter11貝葉斯網路
11.1介紹
11.2因果圖、條件獨立、Markovity
11.3D分離與Markov性質
11.4貝葉斯網路因果圖
11.5模型適配
11.6結論

chapter12降維與潛在變項模型
12.1介紹
12.2先驗
12.3因素分析
12.4主成分分析
12.5獨立成分分析
12.6隱含狄利克雷分布
12.7結論

chapter13因果推論
13.1介紹
13.2實驗
13.3觀察：一個例子
13.4控制阻斷非因果路徑
13.5機器學習估計量
13.6結論

chapter14進階機器學習
14.1介紹
14.2最佳化
14.3神經網路
14.4結論

【PARTIII瓶頸與最佳化】
chapter15硬體基礎知識
15.1介紹
15.2隨機存取記憶體
15.3非揮發性固定儲存
15.4吞吐量
15.5處理器
15.6結論

chapter16軟體基礎知識
16.1介紹
16.2換頁
16.3編索引
16.4顆粒度
16.5強固性
16.6擷取、轉換、載入
16.7結論

chapter17軟體架構
17.1介紹
17.2主從架構
17.3N層服務導向架構
17.4微服務
17.5一大塊
17.6實際案例（混合架構）
17.7結論

chapter18CAP定理
18.1介紹
18.2一致性同時性
18.3可用性
18.4分割容錯
18.5結論

chapter19邏輯網路拓撲節點
19.1介紹
19.2網路圖
19.3負載平衡
19.4快取
19.5資料庫
19.6佇列
19.7結論

參考書目
索引

 

 

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