戴維·硃利安(David Julian),數據分析員、信息係統谘詢顧問和培訓講師。他目前正緻力於Urban Ecological Systems和Blue Smart Farms的機器學習項目,該項目旨在發現和預測溫室作物蟲害。
機器學習模型不能給齣準確結果的原因有很多。從設計的角度來審視這些係統,我們能夠深入理解其底層算法和可用的優化方法。本書為我們提供瞭機器學習設計過程的堅實基礎,能夠使我們為特定問題建立起定製的機器學習模型。我們可能已經瞭解或使用過一些為解決常見問題的商用機器學習模型,例如垃圾郵件檢測或電影分級,但是要著手於解決更為復雜的問題,則其重點是讓這些模型適用於我們自己特定的需求。
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還不錯,雖然這個係統並非工業係統而是從零到一的意思。
评分2019/04深圖書籍 有相關代碼指導,瞭解數據模型/特徵模型/特徵類型等,理論一般不完備 體係理論:★★★☆☆ 組織脈絡:★★★☆☆ 實踐指導:★★★★☆
评分2019/04深圖書籍 有相關代碼指導,瞭解數據模型/特徵模型/特徵類型等,理論一般不完備 體係理論:★★★☆☆ 組織脈絡:★★★☆☆ 實踐指導:★★★★☆
评分2019/04深圖書籍 有相關代碼指導,瞭解數據模型/特徵模型/特徵類型等,理論一般不完備 體係理論:★★★☆☆ 組織脈絡:★★★☆☆ 實踐指導:★★★★☆
评分還不錯,雖然這個係統並非工業係統而是從零到一的意思。
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