成功加入购物车

去购物车结算 X
汉唐图书旗舰店
  • 基于Python的无监督学习

基于Python的无监督学习

举报

正版图书保证 可开电子发票

  • 出版时间: 
  • 装帧:    平装
  • 开本:    其他
  • ISBN:  9787519849498
  • 出版时间: 
  • 装帧:  平装
  • 开本:  其他

售价 39.40 4.0折

定价 ¥98.00 

品相 全新

优惠 满包邮

优惠 满减券
    运费
    本店暂时无法向该地区发货

    延迟发货说明

    时间:
    说明:

    上书时间2024-04-01

    数量
    库存14
    微信扫描下方二维码
    微信扫描打开成功后,点击右上角”...“进行转发

    卖家超过10天未登录

    • 商品详情
    • 店铺评价
    手机购买
    微信扫码访问
    • 商品分类:
      童书
      货号:
      3611131
      商品描述:
      目录
      本书主要内容有: 比较不同机器学习方法的优缺点、监督学习、无监督学习和强化学习。从头到尾的建立和管理机器学习项目。建立一个异常检测系统, 以捕捉信用卡交易的欺诈。将用户集群到不同的同构组中。执行半监督学习。使用受限制玻尔兹曼机开发电影推荐系统。使用生成对抗网络生成合成图像。

      内容摘要
      很多业内专家认为无监督学习是人工智能的下一个前沿,可能把握着进入通用人工智能的钥匙。因为世界上绝大部分数据是无标签的,传统的监督学习不能使用到它们。无监督学习通过另外的方法可以使用到这些无标签的数据集从而发现数据深层的有价值的数据模型,这些模型可能是人类自身也无法发现的。作者Ankur Patel通过两个简单的、可应用于生产的Python框架向您展示了如何应用无监督学习:Scikit-learn和包含Keras的TensorFlow。通过代码和亲身操作的实例,数据科学家将发现数据中难以发现的模型:检测数据中的异常、进行自动特征工程和选择、生成合成数据集等,并获得更深层次的业务洞察力。您所需要的只是一些编程和机器学习经验就可以开始学习本书。比较不同机器学习方法的优缺点:监督学习、无监督学习和强化学习;从头到尾的建立和管理机器学习项目;建立一个异常检测系统,以捕捉信用卡交易的欺诈;将用户集群到不同的同构组中;执行半监督学习;    使用受玻尔兹曼机开发电影推荐系统;使用生成对抗网络生成合成图像。

      配送说明

      ...

      相似商品

      为你推荐

    孔网啦啦啦啦啦纺织女工火锅店第三课

    开播时间:09月02日 10:30

    即将开播,去预约
    直播中,去观看