通过机器学习的实际操作指南深入挖掘数据

机器学习: 为开发人员和技术专业人员提供实践指导和全编码的工作示例,用于开发人员和技术专业人员使用的最常见的机器学习技术。这本书包含了每一个ML变体的详细分析,解释了它是如何工作的,以及如何在特定的行业中使用它,允许读者在阅读过程中将所介绍的技术融入到他们自己的工作中。机器学习的一个核心内容是对数据准备的强烈关注,对各种类型的学习算法的全面探索说明了适当的工具如何能够帮助任何开发人员从现有数据中提取信息和见解。这本书包括一个完整的补充教师的材料,以方便在课堂上使用,使这一资源有用的学生和作为一个专业的参考。

机器学习的核心是一种基于数学和算法的技术,它是历史数据挖掘和现代大数据科学的基础。对大数据的科学分析需要机器学习的工作知识,它根据从训练数据中获得的已知属性形成预测。机器学习是一个容易理解的,全面的指导,为非数学家,提供明确的指导,让读者:

  • 学习机器学习的语言,包括Hadoop、Mahout和Weka
  • 了解决策树、贝叶斯网络和人工神经网络
  • 实现关联规则、实时和批量学习
  • 为安全、有效和高效的机器学习制定战略计划

通过学习构建一个可以从数据中学习的系统,读者可以在各个行业中增加他们的效用。机器学习是深度数据分析和可视化的核心,随着企业发现隐藏在现有数据中的金矿,这一领域的需求越来越大。对于涉及数据科学的技术专业人员,机器学习:为开发人员和技术专业人员提供深入挖掘所需的技能和技术。

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