初探機器學習演算法出版公司:碁資訊作者:Giuseppe Bonaccorso 類型:電腦 PDF電子書繁體中文版


商品編號：	DCE7245

商品名稱：	初探機器學習演算法出版公司:碁資訊作者:Giuseppe Bonaccorso 類型:電腦 PDF電子書繁體中文版

語系版本：	PDF電子書繁體中文版

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更新日期：	2025-09-01

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熱門標籤：	初探機器學習演算法資訊電腦 Giuseppe Bonaccorso

初探機器學習演算法出版公司:碁資訊作者:Giuseppe Bonaccorso 類型:電腦 PDF電子書繁體中文版

圖片說明:

內容說明:

商品資料
作者：Giuseppe Bonaccorso 、譯者：賴屹民
出版社：碁?資訊
出版日期：2017-12-07
課程類型：電腦
ISBN/ISSN：9789864766741

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

目錄
第 1 章機器學習簡介
第 2 章機器學習的重要元素
第 3 章特徵選擇與特徵工程
第 4 章線性迴歸
第 5 章 Logistic 迴歸
第 6 章樸素貝氏
第 7 章支援向量機
第 8 章決策樹與整體學習
第 9 章分群基礎
第 10 章階層式分群
第 11 章推薦系統簡介
第 12 章自然語言處理簡介
第 13 章 NLP 的主題建模與情緒分析
第 14 章深度學習與 TensorFlow 簡介
第 15 章建立機器學習架構

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