机器学习基础

机器学习基础

(爱尔兰) 约翰·D.凯莱赫 (John D. Kelleher) , (爱尔兰) 布莱恩·马克·纳米 (Brian Mac Namee) , (爱尔兰) 奥伊弗·达西 (Aoife D’Arcy) , 著

出版社:机械工业出版社

年代:2020

定价:99.0

书籍简介:

本书详细讨论了预测数据分析中最重要的机器学习方法,涵盖基础理论和实际应用。在讨论了从数据到见解再到决策的过程之后,本书描述了机器学习的四种方法:基于信息的学习、基于相似性的学习、基于概率的学习和基于误差的学习。每种方法都是先对基本概念进行非技术性解释,然后给出由详细工作实例加以说明的数学模型和算法。最后,本书考虑了评估预测模型的技术,并提供了两个案例研究,展示了机器学习在商业环境中的应用。 本书可作为高等院校人工智能、数据科学与大数据、计算机科学、工程学以及数学或统计学专业本科生和研究生的机器学习、数据挖掘、数据分析或人工智能课程的教材,也可作为数据分析等领域从业者的培训教材及参考资料。

书籍规格:

书籍详细信息
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丛书名数据科学与工程技术丛书
9787111652335
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出版地北京出版单位机械工业出版社
版次1版印次1
定价(元)99.0语种简体中文
尺寸26 × 19装帧平装
页数 595 印数 3000

书籍信息归属:

机器学习基础是机械工业出版社于2020.4出版的中图分类号为 TP181 的主题关于 机器学习-研究 的书籍。