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出版社:機械工業出版社 ISBN:9787111593379 商品編碼:28534040161 品牌:文軒 出版時間:2018-04-01 代碼:79 作者:詹森·貝爾(JasonBell)著鄒偉,王燕
"![](http://img14.360buyimg.com/cms/jfs/t1/203358/9/26405/134589/62f4a34cEcdefae53/84e082ed3b03dbc0.jpg) 作 者:(美)詹森·貝爾(Jason Bell) 著;鄒偉,王燕妮 譯 定 價:79 出 版 社:機械工業出版社 出版日期:2018年04月01日 頁 數:302 裝 幀:平裝 ISBN:9787111593379 ●譯者序 ●前言 ●致謝 ●第1章 什麼是機器學習 ●1.1 機器學習的歷史 ●1.1.1 阿蘭·圖靈 ●1.1.2 亞瑟·塞繆爾 ●1.1.3 湯姆 M.米切爾 ●1.1.4 總結定義 ●1.2 機器學習的算法類型 ●1.2.1 監督學習 ●1.2.2 無監督學習 ●1.3 人的作用 ●1.4 機器學習的用途 ●1.4.1 軟件 ●1.4.2 股票交易 ●1.4.3 機器人學 ●1.4.4 醫學和醫療 ●1.4.5 廣告業 ●1.4.6 零售和電子商務 ●部分目錄 詹森?貝爾著的《機器學習(實用技術指南)/數據分析與決策技術叢書》專注於各種機器學習方法的使用及其工程實踐,旨在幫助你掌握機器學習實踐技能,不涉及過多的數學理論。書中以實例方式講述通用的機器學習概念,你將學到機器學習的常用策略、機器學習的不同方法,以及如何在實時和批處理環境下應用它們。 全書共12章,靠前章和第2章介紹機器學習和數據挖掘的定義、實踐中所使用的相關工具及其產生的效果;第3章到第8章聚焦於不用類型的機器學習理論,包括決策樹、貝葉斯網絡、神經網絡模型、關聯規則學習、支持向量機、聚類等,詳細展示這些方法的使用,並提供代碼示例;第9章和靠前0章是實例攻略,將對比實時和批處理兩種環境下的方法,並且考察如何將它們整合在一個大的算法框架中;靠前1章和靠前2章將介紹Apache Spark和R語言。 (美)詹森·貝爾(Jason Bell) 著;鄒偉,王燕妮 譯 詹森·貝爾(Jason Bell),從2002年以來一直研究銷售點繫統管理與客戶忠誠度數據,並且從事軟件行業已經超過25年。他是Datasentiment的創始人,該公司幫助企業在優選範圍內進行數據采集、處理與洞察。 前 言 Preface數據,數據,數據!想必在新聞、報刊、白皮書、電視等媒介的持續衝擊下,人們無法擺脫大數據和數據科學的洗禮。現實需求推動了對數據的學習、分析和應用,這些數據來自社交媒體、智能手機、硬件設備(也稱作“物聯網”)、傳感器等任何可以產生數據的設備。 大多數數據挖掘的宣傳著重於數據規模和處理速度。數據洪水(data flood)的預言告訴人們,我們無法實時處理這些數據,硬件推銷人員會進一步賣給我們所需要的服務,以期能夠滿足處理速度的要求。從某種程度上來說,他們是對的,但是我們值得停下來思考片刻,並對手邊的任務進行適當的再認識。 近年來,數據挖掘和機器學習在我們周圍持續火爆,各種媒體也不斷推送著海量的數據。但仔細觀等 ![](https://img10.360buyimg.com/imgzone/jfs/t1/147514/7/5440/73116/5f34a3beE3ba58783/f5b2391383f5625c.jpg)
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