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預測之美 : 機器學習及深度學習真實生活應用 = The beauty of prediction : machine learning & deep learning

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預測之美,莫過於此未卜先知不再是夢想,用深度學習及機器學習的原理,預測出最精準的結果。完整收錄 遺傳演算法、粒子群演算法、模擬退火求解 多元線性、Ridge回歸、Lasso回歸、分位數回歸、穩健回歸 GBRT、神經網路、SVM、高斯回歸 Box-Jenkins方法、門檻自回歸、向量自回歸、GARPH模型族、卡爾曼濾波、RNN及LSTM完整的數學推導及公式講解,讓你打下紮實的機器學習及深度學習基礎。閱讀對象 對資料採擷、機器學習、預測演算法及商業預測應用有興趣的大專院校師生 從事資料採擷工作,有一定經驗的專業人士 各行各業的資料分析師、資料採擷工程師 對資料採擷、預測專題有興趣的讀者

游皓麟大數據分析、資料採擷專家,高級培訓講師。畢業於東南大學,從事大數據相關領域工作8年有餘,專注大數據架構、機器學習、資料採擷、NLP、知識圖譜等領域的方案設計、演算法研究與工程實現。在遊戲、互聯網、電信、電力、軍工等行業具有豐富的工程實踐經驗,多次作為特邀嘉賓參加行業會議並發表主題演講,著有《R語言預測實戰》等多本書籍。

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