 |
售價:379  |
詳細資料ISBN：9789864766741 規格：平裝 / 336頁 / 17 X 23 CM / 普通級/ 單色印刷 / 初版 出版地：台灣 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 |
初探機器學習演算法也有些網路上部落客的評價也值得我們參考.售價隨時會調整;特價有時效性,有需要的人動作要快!希望我整理的資料能對我大家WINNIE有幫助。WINNIE也請我幫忙收集該商品資料！WINNIE不吝嗇分享他的生活點點滴滴;包括網路上購買的任何東西. |
網路價格隨時會調整,請以原網購平台資料為準！網友也都知道在定價和網路售價會有一定的差距,ANGUS不吝嗇分享他的生活點點滴滴;包括網路上購買的任何東西.ANGUS也請我幫忙收集該商品資料！雅虎購物、momo購物及博客來是我比較常去逛的EC網購平台,常常有優惠商品可撿便宜。 |
#熱銷商品#
|
資料來源：博客來
留言列表
