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出版者:Princeton Architectural Press

作者:Abruzzo, Emily (EDT)/ Ellingsen, Eric (EDT)/ Solomon, Jonathan D. (EDT)

出品人:

页数:240

译者:

出版时间:2008-01-03

价格:USD 24.95

装帧:Paperback

isbn号码:9781568987347

丛书系列:

图书标签:

建筑
建筑设计
机器学习
深度学习
模型
算法
数据科学
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具体描述

该书《Models》旨在为读者提供一个全面且深入的学习资源，涵盖了从基础概念到高级应用的内容。这本书通过详细的章节安排和丰富的实例，帮助读者逐步掌握机器学习与人工智能领域中模型构建的各个方面。它不仅介绍了各种常见算法，如线性回归、决策树、支持向量机以及神经网络等，还详细解析了这些方法在不同场景下的适用性和优缺点。书中的内容分为多个模块，每个模块都深入浅出地介绍相关技术，帮助读者理解理论基础的同时，如何将这些知识应用于实际问题中。书中大量的数学推导、算法细节和实验案例，使得读者不仅能掌握抽象概念，还能通过实践提升自己的分析能力。尤其值得一提的是，该书特别强调了数据预处理与特征工程的重要性，为读者提供了一套系统化的方法，确保他们能够高效地处理各种类型的数据并进行有效建模。此外，《Models》还注重对新兴技术的探讨，如深度学习、迁移学习以及生成模型等，使得读者能够跟踪行业动态和前沿进展。在每个章节中，作者都提供了详尽的解释和大量的图示，以辅助理解复杂的概念。书中还包含了丰富的参考资料和相关研究论文引用，帮助读者进一步深入探索各个主题，并拓宽知识面。目标读者群体包括希望提升数据科学能力的初学者到进阶应用者，尤其适合对算法设计、模型优化以及实际项目实施有浓厚兴趣的人士。这本书不仅是一个知识的集合，更是一份实用的指南，能够帮助读者在复杂多变的技术环境中找到自己的定位，并实现从理论到实践的转换。书中的章节设计经过精心规划，从基础层面逐步过渡到高级应用，使得每一章都具备独立学习和参考的价值。无论是初次接触机器学习，还是希望深入研究某个特定算法，这本书都能提供有力的支持。此外，书中还详细讨论了模型评估与验证技巧，通过多样化的实验数据和测试方案，让读者能够全面掌握建模过程中的关键环节。总体来说，该书不仅仅是一本技术书，更是一个系统性的学习工具，通过对内容的深入解析与实际应用指导，帮助读者在模型构建领域取得实质性进步。这本书旨在为读者打开一个理解与创新机器学习世界的大门，并引导他们在不断探索中成长。