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  • 元分析:數據分析的共識方法與繫統模式
    該商品所屬分類:計算機/網絡 -> 程序設計
    【市場價】
    440-638
    【優惠價】
    275-399
    【作者】 美史蒂文·西姆斯克Steven 
    【所屬類別】 圖書  計算機/網絡  程序設計  其他 
    【出版社】機械工業出版社 
    【ISBN】9787111683933
    【折扣說明】一次購物滿999元台幣免運費+贈品
    一次購物滿2000元台幣95折+免運費+贈品
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    內容介紹



    開本:16開
    紙張:膠版紙
    包裝:平裝-膠訂

    是否套裝:否
    國際標準書號ISBN:9787111683933
    叢書名:數據科學與工程技術叢書

    作者:[美]史蒂文·西姆斯克(Steven
    出版社:機械工業出版社
    出版時間:2021年07月 


        
        
    "

    內容簡介
    本書為數據科學領域的技術人員提供了一套詳盡的模式,可用於任何基於機器學習的數據分析任務。通過學習這些方法,你至少能找到一種更為有效的模式,並且獲得優於傳統分析方法的整體繫統行”分析可謂關於“分析”的“分析”,為了理解這種混合方法,書中必不可少地詳述了常規分析方法的技術細節,在此基礎上幫助讀者理解分析模式。本書適合從事數據分析、預測和挖掘的技術人員閱讀,涵蓋機器翻譯、機器人技術、生物和社會科學、醫療衛生信息學、經濟學、商業和金融、警務以及體育賽事分析等領域。
    目錄
    譯者序
    致謝
    第1章概述和應用1
    1.1引言1
    1.2本書為什麼重要2
    1.3本書的組織結構3
    1.4信息學3
    1.5分析統計學4
    1.5.1值和方差4
    1.5.2樣本和總體檢驗5
    1.5.3回歸和估計7
    1.6分析算法12
    1.6.1k均值和k近鄰聚類12
    1.6.2反聚類14譯者序
    致謝
    第1章概述和應用1
    1.1引言1
    1.2本書為什麼重要2
    1.3本書的組織結構3
    1.4信息學3
    1.5分析統計學4
    1.5.1值和方差4
    1.5.2樣本和總體檢驗5
    1.5.3回歸和估計7
    1.6分析算法12
    1.6.1k均值和k近鄰聚類12
    1.6.2反聚類14
    1.6.3馬爾可夫模型14
    1.7機器學習16
    1.7.1熵16
    1.7.2支持向量機和核函數18
    1.7.3概率18
    1.7.4降維和信息增益20
    1.7.5優化和搜索21
    1.7.6數據挖掘和知識發現22
    1.7.7識別23
    1.7.8集成學習24
    1.8人工智能25
    1.8.1遺傳算法26
    1.8.2神經網絡30
    1.8.3免疫算法35
    1.9一個從頭開始構建分類器的平臺(二分類)37
    1.10一個從頭開始構建分類器的平臺(一般情況)43
    1.10.1訓練和驗證43
    1.10.2測試和部署49
    1.10.3比較訓練和測試數據集上的結果62
    1.11本章小結63
    參考文獻64
    擴展閱讀64
    第2章獲取真值65
    2.1引言65
    2.2預驗證66
    2.3根據訓練數據優化設置72
    2.4學習如何學習76
    2.5從深度學習到深度反學習82
    2.6本章小結82
    參考文獻83
    第3章實驗設計85
    3.1引言85
    3.2數據歸一化86
    3.2.1簡單的歸一化86
    3.2.2偏差歸一化87
    3.2.3歸一化和實驗設計表90
    3.3剪枝老化數據的設計91
    3.4繫統之繫統93
    3.4.1繫統93
    3.4.2混合繫統94
    3.4.3動態更新的繫統95
    3.4.4接口95
    3.4.5增益95
    3.4.6領域歸一化97
    3.4.7靈敏度分析98
    3.5本章小結99
    參考文獻99
    第分析設計模式100
    4.1引言100
    4.2累積響應模式101
    4.2.1識別感興趣的區域102
    4.2.2面向序列相關的預測性選擇的感興趣的區域104
    4.2.3傳統的累積增益曲線105
    4.3分析的優化111
    4.3.1決策樹111
    4.3.2假定身份觸發模式112
    4.3.3期望化和-小模式113
    4.4模型一致性模式116
    4.4.1混合回歸117
    4.4.2建模和模型擬合117
    4.5共現和相似性模式118
    4.6靈敏度分析模式119
    4.7混淆矩陣模式120
    4.8熵模式121
    4.9獨立模式124
    4.10功能式NLP模式(宏觀反饋)127
    4.11本章小結127
    參考文獻129
    第5章靈敏度分析和大型繫統工程130
    5.1引言130
    5.2數據集本身的靈敏度分析132
    5.3解決方案模型的靈敏度分析135
    5.4單個算法的靈敏度分析136
    5.5混合算法的靈敏度分析137
    5.6到當前狀態的路徑的靈敏度分析138
    5.7本章小結140
    參考文獻141
    第6章多面預測性選擇142
    6.1引言142
    6.2預測性選擇142
    6.3預測方法143
    6.4選擇方法144
    6.5多路徑方法149
    6.6應用151
    6.7靈敏度分析151
    6.8本章小結151
    參考文獻152
    第7章建模和模型擬合153
    7.1引言153
    7.2用於分析的化學類比154
    7.3用於分析的有機化學類比156
    7.4用於分析的免疫學和生物學類比157
    7.5用於模型設計和擬合的匿名化類比159
    7.6小平方誤差、誤差方差和熵:擬合優度159
    7.7創建屬於自己的多個模型160
    7.8本章小結161
    參考文獻161
    第8章同義詞-反義詞模式和強化-無效化模式162
    8.1引言162
    8.2同義詞-反義詞模式163
    8.3強化-無效化模式164
    8.4各種模式的廣泛適用性167
    8.5本章小結167
    參考文獻168
    擴展閱讀168
    第9章關於分析的分析169
    9.1引言169
    9.2關於分析的分析170
    9.2.1熵與出現向量170
    9.2.2功能指標173
    9.2.3期望化方法174
    9.2.4繫統設計的注意事項175
    9.3根據訓練數據優化設置175
    9.4混合方法176
    9.5關於分析的其他探索領域177
    9.6本章小結178
    參考文獻178
    擴展閱讀179
    第10章繫統設計優化180
    10.1引言180
    10.1.1繫統考量—重新審視繫統增益181
    10.1.2繫統增益—重新審視和擴大繫統偏差182
    10.1.3投資與回報185
    10.2模塊優化185
    10.3聚類與正則化186
    10.3.1平方和正則化189
    10.3.2方差正則化189
    10.3.3簇大小正則化190
    10.3.4小型簇正則化191
    10.3.5簇數量正則化191
    10.3.6對正則化方法的討論192
    10.4分析繫統的優化192
    10.5本章小結193
    參考文獻193
    第11章射幸技術和專家繫統技術194
    11.1引言194
    11.2兩種射幸模式回顧195
    11.2.1特征射幸模式的依次移除195
    11.2.2特征輸出射幸模式的時序變化198
    11.3為測試添素199
    11.4高光譜射幸方法201
    11.5機器學習和統計學習中的其他射幸應用202
    11.6專家繫統技術202
    11.7本章小


     
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