توضیحات
As the amount of data continues to grow at an almost incomprehensible rate, being able to understand and process data is becoming a key differentiator for competitive organizations. Machine learning applications are everywhere, from self-driving cars, spam detection, document search, and trading strategies, to speech recognition. This makes machine learning well-suited to the present-day era of Big Data and Data Science. The main challenge is how to transform data into actionable knowledge.
In this book you will learn all the important Machine Learning algorithms that are commonly used in the field of data science. These algorithms can be used for supervised as well as unsupervised learning, reinforcement learning, and semi-supervised learning. A few famous algorithms that are covered in this book are Linear regression, Logistic Regression, SVM, Naive Bayes, K-Means, Random Forest, TensorFlow, and Feature engineering. In this book you will also learn how these algorithms work and their practical implementation to resolve your problems. This book will also introduce you to the Natural Processing Language and Recommendation systems, which help you run multiple algorithms simultaneously.
On completion of the book you will have mastered selecting Machine Learning algorithms for clustering, classification, or regression based on for your problem.
————————————————————–
ترجمه ماشینی :
از آنجایی که میزان داده ها با سرعتی تقریبا غیرقابل درک به رشد خود ادامه می دهد، توانایی درک و پردازش داده ها به یک تمایز کلیدی برای سازمان های رقابتی تبدیل می شود. برنامههای یادگیری ماشین همه جا هستند، از ماشینهای خودران، تشخیص هرزنامه، جستجوی اسناد، و استراتژیهای معاملاتی گرفته تا تشخیص گفتار. این امر باعث میشود که یادگیری ماشین برای عصر کنونی Big Data و علم داده مناسب باشد. چالش اصلی این است که چگونه داده ها را به دانش عملی تبدیل کنیم.
در این کتاب شما همه الگوریتم های مهم یادگیری ماشینی را که معمولا در زمینه علم داده استفاده می شود، یاد خواهید گرفت. این الگوریتم ها را می توان برای یادگیری تحت نظارت و همچنین بدون نظارت، یادگیری تقویتی و یادگیری نیمه نظارتی استفاده کرد. چند الگوریتم معروفی که در این کتاب به آنها پرداخته شده عبارتند از: رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیک، SVM، Naive Bayes، K-Means، Random Forest، TensorFlow و مهندسی ویژگی. در این کتاب همچنین نحوه عملکرد این الگوریتم ها و اجرای عملی آنها برای حل مشکلات خ
tag : دانلود کتاب الگوریتم های یادگیری ماشین , Download الگوریتم های یادگیری ماشین , دانلود الگوریتم های یادگیری ماشین , Download Machine Learning Algorithms Book , الگوریتم های یادگیری ماشین دانلود , buy الگوریتم های یادگیری ماشین , خرید کتاب الگوریتم های یادگیری ماشین , دانلود کتاب Machine Learning Algorithms , کتاب Machine Learning Algorithms , دانلود Machine Learning Algorithms , خرید Machine Learning Algorithms , خرید کتاب Machine Learning Algorithms ,
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.