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
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:
Chia sẽ bài viết lên:
Nhà Sách Tin Học
Chào mừng các bạn đến với Blog Nhà Sách Tin Học. Thông qua Blog này mình muốn chia sẻ đến các bạn những kiến thức về tin học, các tài liệu hay giáo trình mà mình có hoặc siêu tầm được... Mình rất mong được sự ủng hộ nhiệt tình của các bạn bằng cách comment bài viết, chia sẻ bài viết hoặc liên hệ với mình qua blog này! Mình xin cảm ơn!
No Comment to " 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 "