Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Thông tin
Điều khoản sử dụng
Quy định bảo mật
Quy chế hoạt động
Chính sách bản quyền
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
0
Trang chủ
Công Nghệ Thông Tin
Hệ điều hành
Machine Learning for Hackers
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Machine Learning for Hackers
Phương Hạnh
80
322
pdf
Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
If you’re an experienced programmer interested in crunching data, this book will get you started with machine learning—a toolkit of algorithms that enables computers to train themselves to automate useful tasks. Authors Drew Conway and John Myles White help you understand machine learning and statistics tools through a series of hands-on case studies, instead of a traditional math-heavy presentation. | Case Studies and Algorithms to Get You Started for Hackers O REILLY Drew Conway John Myles white www.it-ebooks.info Programming Machine Learning Machine Learning for Hackers If you re an experienced programmer interested in crunching data this book will get you started with machine learning a toolkit of algorithms that enables computers to train themselves to automate useful tasks. Authors Drew Conway and John Myles white help you understand machine learning and statistics tools through a scries of hands-on case studies instead of a traditional mathheavy presentation. Each chapter focuses on a specific problem in machine learning such as classification prediction optimization and recommendation. Using the R programming language you ll learn how to analyze sample datasets and write simple machine learning algorithms. Machine Learning for Hackers is ideal for programmers from any background including business government and academic research. This book provides excellent case studies of a dozen different techniques in machine learning. With a focus on process rather than cookbooks or theory it should be accessible to anybody with a programming background and a quantitative mind. MaxShron OkCupid Develop a naive Bayesian classifier to determine if an email is spam based only on its text Use linear regression to predict the number of page views for the top 1 000 websites Learn optimization techniques by attempting to break a simple letter cipher Compare and contrast US Senators statistically based on their voting records Build a whom to follow recommendation system from Twitter data Drew Conway a PhD candidate in Politics at NYU studies international relations conflict and terrorism using mathematics statistics and computer science tools. He spent years as an analyst in the US intelligence and defense communities. John Myles White is a PhD student in the Princeton Psychology Department where he studies how humans make decisions both theoretically and experimentally. He
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Lecture Machine learning (2014-2015) - Lecture 10: Max-margin learning
Lecture Machine learning (2014-2015) - Lecture 12: Reinforcement learning
Machine Learning Introduction
Lecture Machine learning (2014-2015) - Lecture 1: Introduction
Lecture Machine learning (2014-2015) - Lecture 02: Linear prediction
Lecture Machine learning (2014-2015) - Lecture 3: Maximum likelihood
Lecture Machine learning (2014-2015) - Lecture 4: Nonlinear ridge regression risk, regularization, and cross-validation
Lecture Machine learning (2014-2015) - Lecture 5: Optimisation
Lecture Machine learning (2014-2015) - Lecture 6: Logistic regression: a simple ANN
Lecture Machine learning (2014-2015) - Lecture 7: Backpropagation: A modular approach (Torch NN)
crossorigin="anonymous">
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.