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机器学习:实用案例解析

机器学习:实用案例解析 PDF 清晰版

  • 更新:2019-06-29
  • 大小:34.7 MB
  • 类别:机器学习
  • 作者:康威
  • 出版:机械工业出版社
  • 格式:PDF

  • 资源介绍
  • 学习心得
  • 相关内容

机器学习:实用案例解析》是由机械工业出版社出版的一本关于机器学习方面的书籍,作者是康威,主要介绍了关于机器学习、案例、解析方面的知识内容,目前在机器学习类书籍综合评分为:8.9分。

书籍介绍

机器学习:实用案例解析

内容介绍

深度学习是电子信息科学和人工智能技术中十分关键的1个科学研究行业,近些年,深度学习不仅在电子信息科学的诸多行业中大显身手,并且变成某些交叉学科的关键支撑点技术性。

全书实例具有归类难题,也是重归难题;既包括监督学习,也包含无监督学习。这书探讨的实例从归类讲过重归,随后探讨了聚类分析法、降维、最优控制难题等。这种实例包含归类:垃圾短信鉴别,排列:智能化收件箱,回归模型:分折网页页面浏览量,正则化:文字重归,最优控制:密码破解,无监督学习:搭建股市指数值,室内空间相似性:用拉票纪录对英国参议员聚类分析法,推荐系统:给客户强烈推荐R语言包,社交媒体剖析:在Twitter上很感兴趣的人,实体模型较为:让你的难题寻找最好优化算法。各章对基本原理的描述务求定义清楚、表述精确,突显理论指导,颇具启发性,便于了解。在探寻这种实例的全过程中采用的基础专用工具就是说R统计分析计算机语言。R語言适合用以深度学习的实例科学研究,由于这是这种用以数据统计分析的高水平运动员、多功能性开发语言。

目录

  • 第1章 使用R语言
  • 第2章 数据分析
  • 第3章 分类:垃圾过滤
  • 第4章 排序:智能收件箱
  • 第5章 回归模型:预测网页访问量
  • 第6章 正则化:文本回归
  • 第7章 优化:密码破译
  • 第8章 PCA:构建股票市场指数
  • 第9章 MDS:可视化地研究参议员相似性
  • 第10章 kNN:推荐系统
  • 第11章 分析社交图谱
  • 第12章 模型比较

资源获取

资源地址1:https://pan.baidu.com/s/1GbyrvC4xkCdUj5ROYFagpw(密码:m4cu)

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