实战机器学习
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作者鲍亮,崔江涛,李倩
出版社清华大学出版社
ISBN9787302591214
出版时间2021-10
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数396页
字数667千字
定价99元
货号SC:9787302591214
上书时间2024-06-26
商品详情
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主编推荐:
本书创作团队核心成员长期从事机器学习方面的理论研究和工程实践，通过项目实战，积累了大量解决问题的方法和经验，并通过本书将自己的经验整理出来，以满足广大读者希望使用机器学习来解决实际问题的需要。
内容简介:
随着互联网、物联网、云计算等技术的不断发展，许多领域都产生了大量的数据。利用机器学习技术分析海量数据，可以从数据中发现隐含的、有价值的规律和模式，进而用于预测并采取相应动作。在上述背景下，本书从理论、技术和应用三个层面入手，全面讲解如何利用机器学习技术解决实际问题。
本书共分26章，内容包括机器学习解决问题流程、问题分析与建模、数据探索与准备、特征工程、模型训练与评价、模型部署与应用、回归模型、支持向量机、决策树、集成学习、K近邻算法、贝叶斯方法、聚类算法、关联规则学习、神经网络基础、正则化、深度学习中的优化、卷积神经网络、循环神经网络、自编码器、基于深度学习的语音分离方法、基于深度学习的图像去水印方法、基于LSTM的云环境工作负载预测方法、基于QoS的服务组合问题、基于强化学习的投资组合方法、基于GAN模型的大数据系统参数优化方法。
本书内容全面、示例丰富，适合机器学习初学者以及想要全面掌握机器学习技术的算法开发人员，也适合高等院校和培训机构人工智能相关专业的师生教学参考。
目录:
第1章机器学习解决问题流程1
1.1机器学习基础1
1.1.1机器学习定义1
1.1.2机器学习流派3
1.1.3机器学习简史7
1.2机器学习解决实际问题的流程8
1.3机器学习平台介绍10
1.3.1阿里PAI10
1.3.2第四范式先知（SageEE）11
1.3.3腾讯智能钛机器学习（TI-ML）12
1.3.4中科院EasyML13
1.3.5百度机器学习BML14
1.3.6华为AI开发平台ModelArts15
1.3.7微软Azure机器学习服务15
1.3.8谷歌CloudAutoML平台16
1.3.9亚马逊SageMaker17
1.4本章小结18
第2章问题分析与建模19
2.1问题分析19
2.1.1明确和理解问题19
2.1.2拆解和定位问题21
2.2数据分析23
2.2.1描述统计分析24
2.2.2相关分析24
2.2.3回归分析25
2.2.4分类分析25
2.2.5聚类分析26
2.3问题建模27
2.4心脏病UCI数据集案例27
2.4.1问题描述28
2.4.2问题分析28
2.4.3数据分析29
2.4.4问题建模30
2.5本章小结31
第3章数据探索与准备32
3.1ETL技术32
3.1.1ETL工作方式32
3.1.2ETL实现模式33
3.1.3ETL发展历程34
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