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Python無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)

Python無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)

定  價(jià):112 元

        

  • 作者:Ankur·A.Patel 著
  • 出版時(shí)間:2020/5/1
  • ISBN:9787564188283
  • 出 版 社:東南大學(xué)出版社
  • 中圖法分類:TP 
  • 頁(yè)碼:337頁(yè)
  • 紙張:膠版紙
  • 版次:1
  • 開本:16K
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許多行業(yè)專家都認(rèn)為無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)是人工智能的下一個(gè)前沿領(lǐng)域,可能是通用人工智能的關(guān)鍵。一方面,由于世界上大多數(shù)數(shù)據(jù)是無(wú)標(biāo)簽的,無(wú)法應(yīng)用傳統(tǒng)的有監(jiān)督學(xué)習(xí);另一方面,無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)可以應(yīng)用于未標(biāo)簽的數(shù)據(jù)集,以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中深藏的有意義模式,這些模式對(duì)于人類來(lái)說(shuō)幾乎不可能被發(fā)現(xiàn)。
  作者Ankur A.Patel為你展示了如何使用兩個(gè)簡(jiǎn)單且可用于生產(chǎn)的Python框架實(shí)踐無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí):Scikit-Learn和使用Keras的TensorFlow。通過(guò)代碼和實(shí)踐示例,數(shù)據(jù)科學(xué)家可以識(shí)別數(shù)據(jù)中難以找到的模式并獲得更深入的業(yè)務(wù)洞察,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)異常,執(zhí)行自動(dòng)特征工程和模型選擇,以及生成合成數(shù)據(jù)集。你只需要一些Python編程和機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)就可以開始閱讀《Python無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)(影印版 英文版)》了。
  ·比較不同機(jī)器學(xué)習(xí)方法的優(yōu)缺點(diǎn):監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)
  ·建立和管理端到端的機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目
  ·建立一個(gè)異常檢測(cè)系統(tǒng)以查出信用卡欺詐行為
  ·將用戶分組為不同的同質(zhì)組
  ·執(zhí)行半監(jiān)督學(xué)習(xí)
  ·使用受限玻爾茲曼機(jī)開發(fā)電影推薦系統(tǒng)
  ·使用生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)來(lái)生成合成圖像
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