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『繁體書』初探機器學習演算法

書城自編碼: 3091166
分類: 繁體書→台灣書
作者: GiuseppeBonaccorso 譯者: 賴屹民
國際書號(ISBN): 9789864766741
出版社: 碁峰
出版日期: 2017-12-07
版次: 初版
頁數/字數: 336頁
書度/開本: 17x23cm

售價:HK$ 171.4

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內容簡介:
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
關於作者:

GiuseppeBonaccorso

GiuseppeBonaccorso是具備12年經驗的機器學習與大數據顧問,擁有義大利UniversityofCatania電機工程學碩士,與義大利UniversityofRome,TorVergata和英國UniversityofEssex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
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

 

 

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