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Python無監督學習實戰(影印版) 版權信息
- ISBN:9787564188283
- 條形碼:9787564188283 ; 978-7-5641-8828-3
- 裝幀:平裝-膠訂
- 冊數:暫無
- 重量:暫無
- 所屬分類:>
Python無監督學習實戰(影印版) 本書特色
許多行業專家都認為無監督學習是人工智能的下一個前沿領域,可能是通用人工智能的關鍵。一方面,由于世界上大多數數據是無標簽的,無法應用傳統的有監督學習;另一方面,無監督學習可以應用于未標簽的數據集,以發現數據中深藏的有意義模式,這些模式對于人類來說幾乎不可能被發現。
作者Ankur A.Patel為你展示了如何使用兩個簡單且可用于生產的Python框架實踐無監督學習:Scikit-Learn和使用Keras的TensorFlow。通過代碼和實踐示例,數據科學家可以識別數據中難以找到的模式并獲得更深入的業務洞察,發現數據異常,執行自動特征工程和模型選擇,以及生成合成數據集。你只需要一些Python編程和機器學習經驗就可以開始閱讀《Python無監督學習實戰(影印版 英文版)》了。
·比較不同機器學習方法的優缺點:監督學習、無監督學習和強化學習
·建立和管理端到端的機器學習項目
·建立一個異常檢測系統以查出信用卡欺詐行為
·將用戶分組為不同的同質組 許多行業專家都認為無監督學習是人工智能的下一個前沿領域,可能是通用人工智能的關鍵。一方面,由于世界上大多數數據是無標簽的,無法應用傳統的有監督學習;另一方面,無監督學習可以應用于未標簽的數據集,以發現數據中深藏的有意義模式,這些模式對于人類來說幾乎不可能被發現。
作者Ankur A.Patel為你展示了如何使用兩個簡單且可用于生產的Python框架實踐無監督學習:Scikit-Learn和使用Keras的TensorFlow。通過代碼和實踐示例,數據科學家可以識別數據中難以找到的模式并獲得更深入的業務洞察,發現數據異常,執行自動特征工程和模型選擇,以及生成合成數據集。你只需要一些Python編程和機器學習經驗就可以開始閱讀《Python無監督學習實戰(影印版 英文版)》了。
·比較不同機器學習方法的優缺點:監督學習、無監督學習和強化學習
·建立和管理端到端的機器學習項目
·建立一個異常檢測系統以查出信用卡欺詐行為
·將用戶分組為不同的同質組
·執行半監督學習
·使用受限玻爾茲曼機開發電影推薦系統
·使用生成對抗網絡來生成合成圖像
Python無監督學習實戰(影印版) 內容簡介
本書為你展示了如何使用兩個簡單且可用于生產的Python框架實踐無監督學習:Scikit—Learn和使用Keras的TensorFlow.通過代碼和實踐示例,數據科學家可以識別數據中難以找到的模式并獲得更深入的業務洞察,發現數據異常,執行自動特征工程和模型選擇,以及生成合成數據集。
Python無監督學習實戰(影印版) 目錄
Part Ⅰ Fundamentals of Unsupervised Learning
1. Unsupervised Learning in the Machine Learning Ecosystem
Basic Machine Learning Terminology
Rules-Based vs. Machine Learning
Supervised vs. Unsupervised
The Strengths and Weaknesses of Supervised Learning
The Strengths and Weaknesses of Unsupervised Learning
Using Unsupervised Learning to Improve Machine Learning Solutions
A Closer Look at Supervised Algorithms
Linear Methods
……
Python無監督學習實戰(影印版) 作者簡介
安科爾·A.帕特爾,是7Park Data公司的數據科學副總裁,這是一家由美國私募股權基金(Vista Equity Partners)投資的公司。Ankur和他的數據科學團隊在7Park Data公司使用替代數據為對沖基金和公司構建數據產品,并為企業客戶開發機器學習服務(MLaaS)。
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