机器学习｜工作现场的评估、导入与实作 pdf epub mobi txt 电子书下载 2024

图书介绍

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著者

出版者出版社：欧莱礼订阅出版社新书快讯新功能介绍

翻译者译者：许郁文

出版日期出版日期：2018/09/06

语言语言：繁体中文

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发表于2024-12-21

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图书描述

本书是专为想要将机器学习实际应用在工作上的读者所写的书，说明如何在职场上应用机器学习与资料分析的工具。

　　透过本书，您可以了解：
　　．如何启动机器学习的专案
　　．如何让机器学习与现存的系统互动
　　．如何收集机器学习的资料
　　．如何建立假设与分析
　　．机器学习的基础知识
　　．分门别类介绍机器学习演算法的各种特征
　　．以阻绝垃圾邮件的范例说明如何评估离线预测模型的方法
　　．如何在机器学习的分类工作收集正确资料的方法
　　．使用统计学的检定、因果推论、A/B测试验证方案效果

著者信息

作者简介

有贺康顕

　　历任电机制造商的研究所、食谱服务的公司后，目前任职于Cloudera服务，担任现场数据工程师负责应用资料与支援机器学习。
　　．twitter.com/chezou
　　．www.slideshare.net/chezou
　　．chezo.uno/

中山心太

　　历任电话公司的研究所、社群游戏的公司、以机器学习进行网页行销的公司、自由职业者之后，创立Next Int公司至今。除了开发自家公司的服务之外，也受理游戏开发企划与机器学习的委託案件。

　　从事机器学习、游戏设计、商业设计、新事业企划这类工作，是知识广而不深的高级杂工。
　　．twitter.com/tokoroten
　　．www.slideshare.net/TokorotenNakayama
　　．medium.com/@tokoroten/

西林孝

　　目前是名软体工程师。历任独立软体供应商之后，目前任职于VOYAGE GROUP股票有限公司，负责开发网路广告寄送服务的广告寄送逻辑。
　　．hagino3000.blogspot.jp/
　　．speakerdeck.com/hagino3000
　　．twitter.com/hagino3000

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图书目录

第一章推动机器学习专案的方法
1.1 机器学习都如何应用？
1.2 机器学习专案的流程
1.3 系统实际常见的机器学习问题与处理方法
1.4 如何成功打造机器学习的系统？

第二章机器学习的功能
2.1 该选择何种演算法？
2.2 分类
2.3 回归
2.4 集群、降维
2.5 其他

第三章评估学习结果
3.1 分类的评估矩阵
3.2 回归的评估
3.3 将机器学习嵌入系统的A/B测试

第四章在系统嵌入机器学习
4.1 让机器学习嵌入系统的流程
4.2 系统设计
4.3 历程设计

第五章收集学习所需的资源
5.1 取得学习所需的资源的方法
5.2 使用公开的资料集或模型制作训练资料
5.3 开发者自行建立训练资料
5.4 请同事或朋友输入资料，借此建立训练资料
5.5 透过群众外包的方式建立训练资料
5.6 在服务建立由使用者输入的机制

第六章效果验证
6.1 效果验证的概要
6.2 假设检定的框架
6.3 假设检定的注意事项
6.4 因果效果的推测
6.5 A/B 测试

第七章打造电影推荐系统
7.1 剧本
7.2 进一步了解推荐系统
7.3 观察MovieLens 的资料倾向
7.4 建置推荐系统
7.5 本章总结

第八章 Kickstarter的分析、不使用机器学习的选项
8.1 调查Kickstarter 的API
8.2 制作Kickstarter 的网路爬虫
8.3 将JSON 资料转换成CSV
8.4 在Excel 稍微浏览内容
8.5 利用枢纽分析表从各角度分析
8.6 观察目标金额达成却取消的专案
8.7 观察各国情况
8.8 制作报表
8.9 今后预定事项
8.10 本章总结

第九章利用Uplift Modeling 有效分配行销资源
9.1 Uplift Modeling 的四象限
9.2 相当于A/B测试强化版的Uplift Modeling的概要
9.3 制作Uplift Modeling 所需的资料集
9.4 使用两个预测模组的Uplift Modeling
9.5 Upift Modeling的评估方法AUUC
9.6 于实务问题的应用
9.7 如何于正式环境使用Uplift Modeling？