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初探機器學習演算法

初探機器學習演算法
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碁峰
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ISBN: 9789864766741

出版日期: 2017-12-07

作者: Giuseppe Bonaccorso

譯者: 賴屹民

裝訂: 平裝.單色印刷.336頁.23.

 

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

 

作者簡介
Giuseppe Bonaccorso



作者簡介



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。

初探機器學習演算法
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