基于Python的无监督学习
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作者(美) 安库·A. 帕特著
出版社中国电力出版社
ISBN9787519849498
出版时间2021-01
装帧平装
开本其他
定价98元
货号3611131
上书时间2024-04-01
商品详情
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目录
本书主要内容有: 比较不同机器学习方法的优缺点、监督学习、无监督学习和强化学习。从头到尾的建立和管理机器学习项目。建立一个异常检测系统, 以捕捉信用卡交易的欺诈。将用户集群到不同的同构组中。执行半监督学习。使用受限制玻尔兹曼机开发电影推荐系统。使用生成对抗网络生成合成图像。
内容摘要
很多业内专家认为无监督学习是人工智能的下一个前沿，可能把握着进入通用人工智能的钥匙。因为世界上绝大部分数据是无标签的，传统的监督学习不能使用到它们。无监督学习通过另外的方法可以使用到这些无标签的数据集从而发现数据深层的有价值的数据模型，这些模型可能是人类自身也无法发现的。作者Ankur Patel通过两个简单的、可应用于生产的Python框架向您展示了如何应用无监督学习：Scikit-learn和包含Keras的TensorFlow。通过代码和亲身操作的实例，数据科学家将发现数据中难以发现的模型：检测数据中的异常、进行自动特征工程和选择、生成合成数据集等，并获得更深层次的业务洞察力。您所需要的只是一些编程和机器学习经验就可以开始学习本书。比较不同机器学习方法的优缺点：监督学习、无监督学习和强化学习；从头到尾的建立和管理机器学习项目；建立一个异常检测系统，以捕捉信用卡交易的欺诈；将用户集群到不同的同构组中；执行半监督学习； 使用受玻尔兹曼机开发电影推荐系统；使用生成对抗网络生成合成图像。
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