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機器學習駭客秘笈 /
Detalles Bibliográficos
Autores principales: Conway, Drew (Autor), White, John (Autor)
Autor Corporativo: Safari, an O'Reilly Media Company
Formato: Electrónico eBook
Idioma:Chino
Publicado: GoTop Information, Inc., 2015.
Edición:1st edition.
Acceso en línea:Texto completo (Requiere registro previo con correo institucional)

MARC

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880 |6 520-00/$1  |a 「本書提供許多絕佳的機器學習實用案例。有別於工具書或理論證明,本書著重於實際問題處理,因此具備程式設計背景及對機器學習有興趣的讀者們均可輕鬆入門。」 - Max Shron, OkCupid 如果你是平時喜歡上網蒐集各種資料的程式設計師,想尋找並學習資料分析的方法與工具,本書將會是您了解機器學習最好的起點。在Machine Learning領域中,包含各種分析問題的工具與方法,可以讓我們很方便地架構出一套自動分析資料系統,使電腦可以自動分析。不過這些方法的背後,通常都蘊含著艱澀、難懂的數學理論,因而提高了學習門檻。有鑑於此,本書作者Drew Conway和John Myles準備了許多實用案例。在本書中,他們將以生動活潑的方式,使用案例導向方式,透過生活實例,帶領我們一起學習這些Machine Learning工具和統計工具的實際應用。經由這些過程學習機器學習領域的核心與價值,而非傳統數學導向的介紹方式。 本書採用實例導向、問題導向的介紹方式,在每一個章節中,透過實際問題,介紹機器學習典型問題與解決方法。其中包含：分類問題、預測問題、最佳化問題、推薦系統建置問題...等,在書中都會一一介紹。本書所有程式均以R語言撰寫,於每個章節中將學到：如何以R語言分析資料,並撰寫簡易機器學習演算法。《機器學習駭客秘笈》本書,是專為機器學習領域的初學者所寫的,無論是商業、政府機關或學術界...等都適用。 在本書中,您將學到： ● 建立單純貝氏分類器(Naive Bayesian Classifier)對電子郵件內容進行垃圾信件判別 ● 以線性回歸,預測網站的瀏覽人次 ● 以最佳化技術破解簡易字母密碼 ● 運用記名投票紀錄,以統計方式對美國參議員進行分類 ● 以推特社群資料建立「潛在關注對象」推薦系統 
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