机器学习项目交付实战 介绍设计、构建和交付成功的机器学习项目的核心原则和上佳实践。源代码下载地址见书封底二维码。
既然发现了学习和教学中的缺陷,就应该去改进。我在网络上查找了很多书,发现由Ben Wilson编写的Machine Learning Engineering in Action是一本很不错的介绍机器学习工程学的书。他通过亲身经历,介绍了如何在机器学习和数据科学的工作中使用工程学技术,让你成为一名 受欢迎 的数据科学家和机器学习工程师。本书的内容与我之前使用过(作为教材)或翻译过的关于机器学习的书都不-样,没有大篇幅的代码解释和具体的技术介绍,而是以一个项目为主线,从头介绍如何完成一个成功的机器学习项目,并且在书中介绍了很多有趣的示例,从冰淇淋优惠券的高效投递,到给狗狗做美味的意大利面。如果你是数据科学家或机器学习工程师,我推荐你阅读这本有趣的书。读完本书之后,你可能就会理解为什么在以往的项目中,业务部门]的领导对数据科学家辛苦做出的成果不屑一顾
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数据挖掘原理(第4版) 国际信息处理联合会(FIP)副主席、英国计算机学会AI专家组主席Max Bramer倾情分享:解释、探索了数据挖掘的主要技术,可以从数据中自动提取隐式和潜在有用的信息。
《数据挖掘原理(第4版)》的重点是介绍基本技术,而不是展示当今的数据挖掘技术。一旦掌握了基本技术,就可通过多种渠道了解该领域的进展。本书共23章,分别介绍了概述、用于挖掘的数据、朴素贝叶斯和近邻算法、使用决策树进行分类、决策树归纳、估计分类器的预测精度、连续属性、避免决策树的过度拟合、关于熵的更多信息、归纳分类的模块化规则、度量分类器的性能、处理大量数据、集成分类、比较分类器、关联规则挖掘、聚类、文本挖掘、分类流数据、神经网络。 《数据挖掘原理(第4版)》涉及大量数据集、属性和值,也涉及不少数学公式,字母繁多,格式复杂。为便于检查对所学知识的掌握情况,每章都包含自我评估练习。所以本书末尾还有5个附录,分别介绍了基本数学知识、数据集、更多信息来源、词汇表和符号、自我评估练习题答案。 《数据挖
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本书力求兼顾无线通信与移动通信的基本概念、基本原理、基本技术和主要系统,写作上不求全面、深入,力争详尽、实用。考虑到地方应用型高校和职业院校电子信息类专业的课程设置,特别编写了无线通信基础和手机原理两章,便于学生学习和理解无线通信与移动通信基本原理与基本技术,与此同时,在版的基础上,在相应章节增加5G移动通信的C-OFDM、Massive-MIMO、Turbo码、LDPC码、低功耗广域网、智能天线、先进调制技术、网络架构、系统安全等内容,便于学生熟悉和跟踪前沿无线通信与移动通信技术。
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