Rreth këtij libri elektronik
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.Vlerëso këtë libër elektronik
Na trego se çfarë mendon.
Informacione për leximin
Telefona inteligjentë dhe tabletë
Instalo aplikacionin "Librat e Google Play" për Android dhe iPad/iPhone. Ai sinkronizohet automatikisht me llogarinë tënde dhe të lejon të lexosh online dhe offline kudo që të ndodhesh.
Laptopë dhe kompjuterë
Mund të dëgjosh librat me audio të blerë në Google Play duke përdorur shfletuesin e uebit të kompjuterit.
Lexuesit elektronikë dhe pajisjet e tjera
Për të lexuar në pajisjet me bojë elektronike si p.sh. lexuesit e librave elektronikë Kobo, do të të duhet të shkarkosh një skedar dhe ta transferosh atë te pajisja jote. Ndiq udhëzimet e detajuara në Qendrën e ndihmës për të transferuar skedarët te lexuesit e mbështetur të librave elektronikë.
