O ovoj e-knjizi
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
#碁峰資訊 GOTOP Information Inc.Ocijenite ovu e-knjigu
Recite nam što mislite.
Informacije o čitanju
Pametni telefoni i tableti
Instalirajte aplikaciju Google Play knjige za Android i iPad/iPhone. Automatski se sinkronizira s vašim računom i omogućuje vam da čitate online ili offline gdje god bili.
Prijenosna i stolna računala
Audioknjige kupljene na Google Playu možete slušati pomoću web-preglednika na računalu.
Elektronički čitači i ostali uređaji
Za čitanje na uređajima s elektroničkom tintom, kao što su Kobo e-čitači, trebate preuzeti datoteku i prenijeti je na svoj uređaj. Slijedite detaljne upute u centru za pomoć za prijenos datoteka na podržane e-čitače.
