机器学习实践:数据科学应用与工作流的开发及优化 这本实用书籍同时介绍了机器学习和数据科学,填补了数据科学家和工程师之间的空白
读者对象: 因本书着眼于利用数据科学解决实际问题,所以无论你是初学者还是经验丰富的工程师,都能受益良多。 这本实用书籍同时介绍了机器学习和数据科学,填补了数据科学家和工程师之间的空白,并帮助将这些技术应用于生产。它致力于确保你做的努力能够真正解决你的问题,并覆盖了真实世界生产环境设置中的性能优化问题。 本书共分三部分,19章。*部分(第1~6章)介绍框架原则,涵盖数据科学领域的背景知识,项目工作流程及其与敏捷开发原则的关系,误差测量的概念和量化,数据编码与预处理,统计假设检验,数据可视化和探索性数据分析。第二部分(第7~14章)描述算法和架构,包括算法和架构的概述,相似性度量方法,有监督的机器学习,离散的有监督模型和无监督机器学习的基础知识,贝叶斯网络和贝叶斯模型,因果推断,以及高
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