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机器学习 (美)詹森·贝尔(Jason Bell) 著;邹伟,王燕妮 译 专业科技 文轩网
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机器学习
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詹森?贝尔著的《机器学习(实用技术指南)/数据分析与决策技术丛书》专注于各种机器学习方法的使用及其工程实践,旨在帮助你掌握机器学习实践技能,不涉及过多的数学理论。书中以实例方式讲述通用的机器学习概念,你将学到机器学习的常用策略、机器学习的不同方法,以及如何在实时和批处理环境下应用它们。全书共12章,靠前章和第2章介绍机器学习和数据挖掘的定义、实践中所使用的相关工具及其产生的效果;第3章到第8章聚焦于不用类型的机器学习理论,包括决策树、贝叶斯网络、神经网络模型、关联规则学习、支持向量机、聚类等,详细展示这些方法的使用,并提供代码示例;第9章和靠前0章是实例攻略,将对比实时和批处理两种环境下的方法,并且考察如何将它们整合在一个大的算法框架中;靠前1章和靠前2章将介绍Apache Spark和R语言。
詹森·贝尔(Jason Bell),从2002年以来一直研究销售点系统管理与客户忠诚度数据,并且从事软件行业已经超过25年。他是Datasentiment的创始人,该公司帮助企业在优选范围内进行数据采集、处理与洞察。
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