Tin mới nhất

Menu

Browsing "Older Posts"

Share EBook VMware vSphere 6.7 Clustering Deep Dive

12 tháng 1 2019 / No Comments

VMware vSphere 6.7 CLustering Deep Dive là 1 sự chờ đợi rất lâu dựa trên phiên bản bán đắt như tôm tươi vSphere 5.1 Clustering Deep Dive, dựa trên bản 5.1 và theo sát thêm các thành phần quan trọng của mỗi VMware based infrastructure. Sách cung cấp cho bạn sự hiểu biết dựa trên nền tảng vững chắc của vSphere HA, vSphere DRS, vSphere DRS, vSphere Storage DRS, Storage I/O Control và Network I/O Control. Sách sẽ giải thích các khái niệm và cơ chế đằng sau các tính năng này  cho phép bạn đưa ra các quyết định tốt để học…
LINK TẢI TÀI LIỆU: 
DOWNLOAD TÀI LIỆU 


Được đăng bởi Nhà Sách Tin Học 0 nhận xét
Nhãn: ,

EBook Thuật Toán Khoa Học Dữ Liệu Trong Một Tuần: 7 Thuật Toán Hàng Đầu Cho Điện Toán, Phân Tích Dữ Liệu Và Học Máy + Source Code

/ No Comments

Cuốn sách này sẽ giải quyết các vấn đề liên quan đến phân loại và dự đoán dữ liệu chính xác và hiệu quả. Trong vòng 7 ngày, bạn sẽ được giới thiệu 7 thuật toán, cùng với các bài tập sẽ giúp bạn học các khía cạnh khác nhau của học máy. Bạn sẽ thấy cách phân cụm trước dữ liệu của mình để tối ưu hóa và phân loại dữ liệu cho các bộ dữ liệu lớn. Sau đó, bạn sẽ tìm ra cách dự đoán dữ liệu dựa trên các xu hướng hiện có trong bộ dữ liệu của mình. 

Cuốn sách này bao gồm các thuật toán như: k-Nearest Neighbors, Naive Bayes, Decision Trees, Random Forest, k-Means, Regression, and Time-series. Khi hoàn thành cuốn sách, bạn sẽ hiểu nên chọn thuật toán học máy nào để phân cụm, phân loại hoặc hồi quy và phương pháp nào phù hợp nhất cho vấn đề của bạn. 

Bạn sẽ học được gì
  • • Tìm hiểu cách phân loại bằng cách sử dụng Naive Bayes, Decision Trees, và Random Forest để đạt được độ chính xác để giải quyết các vấn đề phức tạp.
  • • Xác định chính xác vấn đề khoa học dữ liệu và đưa ra giải pháp dự đoán phù hợp bằng cách sử dụng Hồi quy và chuỗi thời gian. 
  • • Xem cách để phân cụm dữ liệu bằng thuật toán k-Means. 
  • • Tìm hiểu cách triển khai thuật toán hiệu quả bằng ngôn ngữ Python và R.

LINK TẢI TÀI LIỆU: 
DOWNLOAD TÀI LIỆU 

Được đăng bởi Nhà Sách Tin Học 0 nhận xét
Nhãn: , ,
Đăng ký: Bài đăng ( Atom )