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机器学习实战(Machine Learning in Action)
语言:
中文
评分:
4.0
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最后更新:
篇章分析-自动摘要
- 2018-04-10 06:56:53
整理:
进击的皇虫
机器学习
机器学习实战
ML
Machine Learning
机器学习(Machine Learning,ML) 是使用计算机来彰显数据背后的真实含义,它为了把无序的数据转换成有用的信息。是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。 它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎。
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机器学习(Machine Learning,ML) 是使用计算机来彰显数据背后的真实含义,它为了把无序的数据转换成有用的信息。是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。 它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎。
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介绍
第1章 机器学习基础
第2章 k-近邻算法
第3章 决策树
第4章 基于概率论的分类方法:朴素贝叶斯
第5章 Logistic回归
第6章 支持向量机
第7章 集成方法 ensemble method
第8章 预测数值型数据:回归
第9章 树回归
第 10 章 K-Means(K-均值)聚类算法
第 11 章 使用 Apriori 算法进行关联分析
第12章 使用FP-growth算法来高效发现频繁项集
第13章 利用 PCA 来简化数据
第14章 利用SVD简化数据
第15章 大数据与MapReduce
第16章 推荐系统
朴素贝叶斯讨论
自然语言处理介绍
篇章分析-内容概述
篇章分析-内容标签
篇章分析-情感分类
篇章分析-自动摘要
直播问题汇总
2017-04-08 第一期的总结
K-均值聚类
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