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分类于: 计算机基础 云计算&大数据 人工智能
简介
增强型分析: 人工智能技术驱动的数据分析、业务决策与案例实践 豆 0.0分
资源最后更新于 2020-03-29 03:28:10
作者：彭洪涛张宗耀聂磊
出版社：出版社机械工业出版社
出版日期：2019-06
文件格式： pdf
简介· · · · · ·
应用机器学习、人工智能技术不仅需要理解算法原理，还需要对算法参数调优、算法使用时的数据要求、算法输出结果、以及如何在具体业务场景使用数据挖掘模型等方面都有所了解，才能真正发挥数据价值、产生实际的业务效果。本书作者结合多年来给不同的大型结构“构建数据挖掘模型解决实际业务问题”的实践，总结归纳技术、应用等方面的经验，以“介绍较新机器学习及人工智能技术”和“如何应用这些技术解决实际问题”两个方面作为本书的整体选题思路。彭洪涛，张宗耀，聂磊编著
目录
自序
第一章 数据科学家的成长之路
1.1 算法与数据科学家
1.2 数据科学家不断成长的几个阶段
1.3数据科学家的工作模式与组织结构
1.4 数据科学家的工作方法要点
第三章 预测模型的新技术
3.1 模型构建已可以不再单打独斗地使用某种算法
3.2 Gradient Tree Boosting介绍
3.3 Gradient Tree Boosting的改进方向和XGBoost介绍
3.4 找到模型的最佳参数设置
3.5 投票决定最终预测结果
3.6 让模型在训练结束后还能被更新
3.7 多输出（Multioutput）预测
3.8 一个案例：如何从数百个产品中寻找合适产品给客户
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