Python無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)（影印版英文版）

定　價(jià)：￥112.00

作　者：	Ankur·A.Patel
出版社：	東南大學(xué)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787564188283	出版時(shí)間：	2020-05-01	包裝：	平裝
開(kāi)本：	16開(kāi)	頁(yè)數(shù)：	337	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　許多行業(yè)專家都認(rèn)為無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)是人工智能的下一個(gè)前沿領(lǐng)域，可能是通用人工智能的關(guān)鍵。一方面，由于世界上大多數(shù)數(shù)據(jù)是無(wú)標(biāo)簽的，無(wú)法應(yīng)用傳統(tǒng)的有監(jiān)督學(xué)習(xí)；另一方面，無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)可以應(yīng)用于未標(biāo)簽的數(shù)據(jù)集，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中深藏的有意義模式，這些模式對(duì)于人類來(lái)說(shuō)幾乎不可能被發(fā)現(xiàn)。作者Ankur A.Patel為你展示了如何使用兩個(gè)簡(jiǎn)單且可用于生產(chǎn)的Python框架實(shí)踐無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)：Scikit-Learn和使用Keras的TensorFlow。通過(guò)代碼和實(shí)踐示例，數(shù)據(jù)科學(xué)家可以識(shí)別數(shù)據(jù)中難以找到的模式并獲得更深入的業(yè)務(wù)洞察，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)異常，執(zhí)行自動(dòng)特征工程和模型選擇，以及生成合成數(shù)據(jù)集。你只需要一些Python編程和機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)就可以開(kāi)始閱讀《Python無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)（影印版英文版）》了。·比較不同機(jī)器學(xué)習(xí)方法的優(yōu)缺點(diǎn)：監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)·建立和管理端到端的機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目·建立一個(gè)異常檢測(cè)系統(tǒng)以查出信用卡欺詐行為·將用戶分組為不同的同質(zhì)組·執(zhí)行半監(jiān)督學(xué)習(xí)·使用受限玻爾茲曼機(jī)開(kāi)發(fā)電影推薦系統(tǒng)·使用生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)來(lái)生成合成圖像

作者簡(jiǎn)介

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圖書(shū)目錄

reface
Part Ⅰ Fundamentals of Unsupervised Learning
1． Unsupervised Learning in the Machine Learning Ecosystem
Basic Machine Learning Terminology
Rules-Based vs． Machine Learning
Supervised vs． Unsupervised
The Strengths and Weaknesses of Supervised Learning
The Strengths and Weaknesses of Unsupervised Learning
Using Unsupervised Learning to Improve Machine Learning Solutions
A Closer Look at Supervised Algorithms
Linear Methods
……