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机器学习基础(面向预测数据分析的算法实用范例与案例研究)/数据科学与工程技术丛书
所属分类:
电子电脑
>>
电工无线电自动化
>>
自动化技术
作者:
(爱尔兰)约翰·D.凯莱赫//布莱恩·马克·纳米//奥伊弗·达西|责编:张志铭|译者:顾卓尔
出版社:
机械工业
丛书项:
数据科学与工程技术丛书
本书详细讨论了预测数据分析中最重要的机器学 习方法,涵盖基础理论和实际应用。在讨论了从数据 到见解再到决策的过程之后,本书描述了机器学习的 四种方法:基于信息的学习、基于相似性的学习、基 于概率的学习和基于误差的学习。每种方法都是先对 基本概念进行非技术性解释,然后给出由详细工作实 例加以说明的数学模型和算法。最后,本书考虑了评 估预测模型的技术,并提供了两个案例研究,展示了 机器学习在商业环境中的应用。 本书可作为高等院校人工智能、数据科学与大数 据、计算机科学、工程学以及数学或统计学专业本科 生和研究生的机器学习、数据挖掘、数据分析或人工 智能课程的教材,也可作为数据分析等领域从业者的 培训教材及参考资料。 本书详细讨论了预测数据分析中最重要的机器学习方法,涵盖基础理论和实际应用。在讨论了从数据到见解再到决策的过程之后,本书描述了机器学习的四种方法:基于信息的学习、基于相似性的学习、基于概率的学习和基于误差的学习。每种方法都是先对基本概念进行非技术性解释,然后给出由详细工作实例加以说明的数学模型和算法。最后,本书考虑了评估预测模型的技术,并提供了两个案例研究,展示了机器学习在商业环境中的应用。 本书可作为高等院校人工智能、数据科学与大数据、计算机科学、工程学以及数学或统计学专业本科生和研究生的机器学习、数据挖掘、数据分析或人工智能课程的教材,也可作为数据分析等领域从业者的培训教材及参考资料。
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