出版社:中国电力出版社
年代:2018
定价:68.0
本书共分9章,主要内容有:总结机器学习项目的推进流程,介绍机器学习的主要功能和各种算法,以垃圾邮件判别为例,介绍对学习完成后的预测模型进行离线评价的方法,梳理在计算机系统里集成机器学习功能的模式,同时介绍机器学习基础的日志设计,介绍机器学习分类任务里的正确答案数据的获取方法,介绍用于验证实施方案是否真正有效的统计鉴定、因果推理,以及AB试验等方法。第3章是预测模型的离线验证,本章则介绍实施过程中的实时验证。第7章以电影推荐为例,学习推荐预测系统的开发实现案例,阐述搜索式分析过程及分析报告,采用所谓UpliftModeling方法学习更有效的营销方法。
(美) 里彻特 (Richert,W.) , (美) 科埃略 (Coelho,L.P.) , 著
(美) 戴维·朱利安 (David Julian) , 著
彭河森, 汪涵, 著
(美) 杰夫·史密斯 (Jeff Smith) , 著
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陈汝铃, 主编
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(印) M.戈帕尔 (M. Gopal) , 著
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