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機器學習實務:資料科學工作流程與應用程式開發及最佳化

Machine Learning in Production
       
 
ISBN 9789865023089
定价 NT580
售价 RM90.60
优惠价 RM80.63 *
作者 Andrew Kelleher,Adam Kelleher
译者 楊尊一
出版社 碁峰
出版日期 2019-11-12
装订 平裝. 全彩印刷. 296 页. 23.
库存量 本商品已絕版無法銷售
   
 
 
       
  • 内容试阅
  • 作者简介
     
 

  “這本書介紹機器學習與資料科學,聯結工程師與資料科學家,協助將相關技術應用在實務,確保你的投入能真正解決問題,以及提供實際應用時的最佳化技巧。”-摘自系列編輯Paul Dix的序

  成功資料科學專案的實務技巧

  本書是資料科學與機器學習從業者解決實務問題技術的速成課。作者Andrew與Adam展示如何快速的產出重要結果;持續讓投資報酬率最大化;避免過度期待的工具與不必要的複雜性;以最簡單、最低風險的方式完成工作。

  作者以豐富的經驗幫助你提出實用並完整的執行方案,透過直接查詢、聚合、視覺化進行工作,教授不可或缺的錯誤分析方法以避免錯誤的結論。內容涵蓋了線性回歸、分類、聚類、貝葉斯推理等機器學習技術,幫助你為每個專案選擇正確的演算法。有關硬體、基礎設施、分散式系統的結論為實務環境最佳化提供寶貴的參考指南。

  .利用敏捷方法聚焦於專案的小範圍與有效開發
  .以Python實務範例學習
  .由簡單的啟發開始,隨著資料管道的成熟而改善
  .以基本的資料視覺化技術展示成果
  .掌握線性廻歸、隨機森林、分類、群集、過適等關鍵機器學習技術
  .學習基本圖模型與貝葉斯推斷
  .認識機器學習模型中的關聯與因果

 
     
     
     

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