Perihal e-buku ini
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.Berikan rating untuk e-Buku ini
Beritahu kami pendapat anda.
Maklumat pembacaan
Telefon pintar dan tablet
Pasang apl Google Play Books untuk Android dan iPad/iPhone. Apl ini menyegerak secara automatik dengan akaun anda dan membenarkan anda membaca di dalam atau luar talian, walau di mana jua anda berada.
Komputer riba dan komputer
Anda boleh mendengar buku audio yang dibeli di Google Play menggunakan penyemak imbas web komputer anda.
eReader dan peranti lain
Untuk membaca pada peranti e-dakwat seperti Kobo eReaders, anda perlu memuat turun fail dan memindahkan fail itu ke peranti anda. Sila ikut arahan Pusat Bantuan yang terperinci untuk memindahkan fail ke e-Pembaca yang disokong.
