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正版 微软Azure机器学习实战手册 [美]千贺大司 山本和贵 大泽
¥ ×1
第1章 什么是机器学习
明晰机器学习
机器学习概述
机器学习流行的“原因”
将机器学习用于商业的方法
消除对机器学习的误解
机器学习通过数据进行判断
机器学习是“系统”
机器自己会变聪明吗
必须决定“特征向量”
开启机器学习之旅
机器学工具
无须编程就可以使用的Azure ML
即使如此,依然想编程
通过判断目标来选择分类器
第2章 收集数据
使用公司内部数据
日志文件等历史数据
非时间类型数据
使用公开数据
DATA.GO.JP
DATA.GOV
Twitter
GitHub
第3章 通过Azure ML创建机器学习模型
Azure ML的基本操作
注册Azure ML Studio
在工作区进行操作
机器学习的方法
在Azure ML中进行机器学习的流程
创建机器学习模型时Experiment的编辑界面
机器学习模型的构成和种类
学习逻辑
计算逻辑
学习组件的种类
第4章 使用回归分析预测数据
什么是回归分析
本模拟所实现目标
本模拟所建模型
上传用于分析的数据集
下载CSV文件样本
将CSV文件作为数据集进行上传保存
新建Experiment
添加和调整所要分析的数据集对象
添加数据集
将范围缩小至使用列
修复受损数据
分离学习用数据和评价用数据
构建学习逻辑
构成回归分析的组件
千贺大司(Hiroshi Senga),FIXER公司总经理;微软Azure解决方案架构师、信息处理技术人员。1999年毕业于名古屋大学法学部。曾在佳能IT部门作为金融不错软件工程师致力于靠前外银行及年金系统的开发。随后10余年一直在提供股票分析服务的网络风投公司担任CTO,目前担任东证一部上市企业R&D的部门负责人。擅长金融、证券分析和网络服务数据分析、市场自动化及大规模并发分散系统的体系结构。现在,一方面支持机器学习等使用Azure服务的数字市场,一方面致力于推进面向证券、金融的FinTech解决方案的研究以及由人造机器人的人工知能或者人工智能构成的呼叫中心支援系统的开发。
山本和贵(Kazuki Yamamoto),FIXER公司数据科学家。2015年毕业于东京都立产业技术高等专业学校制造工学部的电子信息工学系。在高等专业学校的毕业论文研究中,为了预测网络辐辏同机器学习相遇,之后一直着迷于机器学习。从事于人工智能云的开发,将使用微软Azure ML的深层学习研究及通过机器学习提高服务质量的音声识别、面部识别、个性化引擎等进行组合。
大泽文孝(Fumitaka Oosawa),科技作家,程序设计师 ,信息处理技术人员。主要面向开发人员在杂志报刊上撰写有关服务器、网络、网络编程、安全等文章。近几年,主要从事网络系统的设计及开发。著有《掌握帮神技能:掌握Java编程入门》《掌握帮神技能:网络和编程基础中的基础》《Amazon Web Services云端设计模式安装指导》等书籍。
机器学习借助算法让计算机对大量流动数据集进行识别,这种方式能够通过历史数据来预测未来事件和行为。微软公司在其公有云Azure上推出了基于Web使用的机器学习应用工具“Azure Machine Learning”,通过图表化来把握“现在的进度和结果”,并配备了各种统计处理和多样化的机器学习处理方式,便于开发人员、业务分析师和数据科学家进行广泛、便捷地应用。
书中通过大量的微软机器学习截图,有步骤地讲解了微软机器学习模板构建的方法,是一本实战版机器学习入门手册。
在以前,仅是运作并学习的门槛就已很高,更不用说对机器学习的实际运用。而现在,使用Azure Machine Learning就可以马上进入机器学习的世界。
我们的目标是让技术及商务人士可以通过机器学习,来创造新的服务,并通过数据获得的视点。
机器学习借助算法让计算机对大量流动数据集进行识别,这种方式能够通过历史数据来预测未来事件和行为。微软公司在其公有云Azure上推出了基于Web使用的机器学习应用工具“Azure Machine Learning”,通过图表化来把握“现在的进度和结果”,并配备了各种统计处理和多样化的机器学习处理方式,便于开发人员、业务分析师和数据科学家进行广泛、便捷地应用。
千贺大司、山本和贵、大泽文孝著的《微软Azure机器学习实战手册》中通过大量的微软机器学习截图,有步骤地讲解了微软机器学习模板构建的方法,是一本实战版机器学习入门手册。
在以前,仅是运作并学习的门槛就已很高,*不用说对机器学习的实际运用。而现在,使用Azure Machine Learning就可以马上进入机器学习的世界。
我们的目标是让技术及商务人士可以通过机器学习,来创造新的服务,并通过数据获得的视点。
机器学习借助算法让计算机对大量流动数据集进行识别,这种方式能够通过历史数据来预测未来事件和行为。微软公司在其公有云Azure上推出了基于Web使用的机器学习应用工具“AzureMachineLearning”,通过图表化来把握“现在的进度和结果”,并配备了各种统计处理和多样化的机器学习处理方式,便于开发人员、业务分析师和数据科学家进行广泛、便捷地应用。 千贺大司、山本和贵、大泽文孝著的《微软Azure机器学习实战手册》中通过大量的微软机器学习截图,有步骤地讲解了微软机器学习模板构建的方法,是一本实战版机器学习入门手册。 在以前,仅是运作并学习的门槛就已很高,更不用说对机器学习的实际运用。而现在,使用AzureMachineLearning就可以马上进入机器学习的世界。 我们的目标是让技术及商务人士可以通过机器学习,来创造新的服务,并通过数据获得前所未有的视点。
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