动手学图机器学习

图书标准信息

• 作者 [英]亚历山德罗·内格罗（alessandronegro）
• 出版社 清华大学出版社
• 出版时间 2024-06
• 版次 1
• ISBN 9787302660422
• 定价 128.00元
• 装帧 其他
• 开本 16开
• 页数 404页
• 字数 606千字

【内容简介】

识别关系是机器学习的基础。通过识别和分析数据中的关系，以图为核心的算法（如K-邻近或PageRank）显著提高了机器学习应用的效率。基于图的机器学习技术以全新方式为社交网络、欺诈检测、自然语言处理和推荐系统等领域的机器学习提供了强有力的支持。

本书是行业类的权威书籍，旨在倾授如何利用面向图的机器学习算法和工具，充分挖掘结构化和非结构化数据集中的自然关系，读者可以从中吸收图架构和图设计实践的精髓，并学会从容避开常见的陷阱。作者Alessandro Negro通过真实的应用示例，将GraphML（一种图建模语言）概念与实际任务完美联系起来，使读者能够更好地理解图技术在机器学习中的价值，并熟练应用该技术。

【目录】

第Ⅰ部分 导论

第1章 机器学习和图：介绍

1.1 机器学习项目生命周期

1.1.1 业务理解

1.1.2 数据理解

1.1.3 数据预处理

1.1.4 建模

1.1.5 评估

1.1.6 部署

1.2 机器学习挑战

1.2.1 事实来源

1.2.2 性能

1.2.3 存储模型

1.2.4 即时性

1.3 图

1.3.1 什么是图

1.3.2 图作为网络模型

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