توضیحات
Machine generated contents note: 1. Using R — R for Machine Learning — Downloading and Installing R — IDEs and Text Editors — Loading and Installing R Packages — R Basics for Machine Learning — Further Reading on R — 2. Data Exploration — Exploration vs. Confirmation — What is Data? — Inferring the Types of Columns in Your Data — Inferring Meaning — Numeric Summaries — Means, Medians, and Modes — Quantiles — Standard Deviations and Variances — Exploratory Data Visualization — Modes — Skewness — Thin Tails vs. Heavy Tails — Visualizing the Relationships between Columns — 3. Classification: Spam Filtering — This or That: Binary Classification — Moving Gently into Conditional Probability — Writing Our First Bayesian Spam Classifier — Defining the Classifier and Testing It with Hard Ham — Testing the Classifier Against All Email Types — Improving the Results — 4. Ranking: Priority Inbox — How Do You Sort Something When You Don’t Know the Order? — Ordering Email Messages by Priority — Priority Features Email — Writing a Priority Inbox — Functions for Extracting the Feature Set — Creating a Weighting Scheme for Ranking — Weighting from Email Thread Activity — Training and Testing the Ranker.;If you’re an experienced programmer willing to crunch data, this concise guide will show you how to use machine learning to work with email. You’ll learn how to write algorithms that automatically sort and redirect email based on statistical patterns. Authors Drew Conway and John Myles White approach the process in a practical fashion, using a case-study driven approach rather than a traditional math-heavy presentation. This book also includes a short tutorial on using the popular R language to manipulate and analyze data. You’ll get clear examples for analyzing sample data and writing machine learning programs with R. Mine email content with R functions, using a collection of sample files Analyze the data and use the results to write a Bayesian spam classifier Rank email by importance, using factors such as thread activity Use your email ranking analysis to write a priority inbox program Test your classifier and priority inbox with a separate email sample set.
————————————————————–
ترجمه ماشینی :
توجه داشته باشید محتویات تولید شده توسط ماشین: 1. استفاده از R — R برای یادگیری ماشین — دانلود و نصب R — IDE ها و ویرایشگرهای متن — بارگیری و نصب بسته های R — مبانی R برای یادگیری ماشین — مطالعه بیشتر در R — 2 اکتشاف داده — کاوش در مقابل تأیید — داده چیست؟ — استنتاج انواع ستون ها در داده های شما — استنتاج معنی — خلاصه های عددی — میانگین ها ، میانه ها و حالت ها — چندک ها — انحرافات استاندارد و واریانس ها — تجسم داده های اکتشافی — حالت ها — چولگی — دم های نازک در مقابل Heavy Tails — تجسم روابط بین ستون ها — 3. طبقه بندی: فیلتر هرزنامه — این یا آن: طبقه بندی باینری — حرکت به آرامی به سمت احتمال شرطی — نوشتن اولین طبقه بندی کننده هرزنامه بیزی ما — تعریف طبقه بندی کننده و آزمایش آن با هارد هام — آزمایش طبقه بندی کننده در برابر همه انواع ایمیل — بهبود نتایج — 4. رتبه بندی: صندوق ورودی اولویت — وقتی ترتیب را نمی دانید چگونه چیزی را مرتب می کنید؟ – سفارش پیامهای ایمیل بر اساس اولویت – ویژگیهای اولویتدار ایمیل – نوشتن یک صندوق ورودی اولویتی – عملکردهای استخراج مجموعه ویژگیها – ایجاد یک طرح وزن برای رتبهبندی – وزندهی از فعالیت رشته ایمیل – آموزش و آزمایش رتبهدهنده. اگر یک برنامه نویس با تجربه هستید که مایل به خرد کردن داده ها هستید، این راهنمای مختصر به شما نشان می دهد که چگونه از یادگیری ماشین برای کار با ایمیل استفاده کنید. شما یاد خواهید گرفت که چگونه الگوریتم هایی بنویسید که به طور خودکار ایمیل ها را بر اساس الگوهای آماری مرتب می کنند و هدایت می کنند. نویسندگان درو کانوی و جان مایلز وایت به روشی عملی و با استفاده از رویکرد مبتنی بر مطالعه موردی به جای ارائه سنتی سنگین ریاضی، به این فرآیند برخورد میکنند. این کتاب همچنین شامل یک آموزش کوتاه در مورد استفاده از زبان محبوب R برای دستکاری و تجزیه و تحلیل داده ها می باشد. نمونههای واضحی را برای تجزیه و تحلیل دادههای نمونه و نوشتن برنامههای یادگیری ماشین با R. Mine محتوای ایمیل با توابع R دریافت خواهید کرد، با استفاده از مجموعهای از فایلهای نمونه. عواملی مانند فعالیت رشته از تجزیه و تحلیل رتبه بندی ایمیل خود برای نوشتن برنامه صندوق ورودی اولویت دار استفاده کنید طبقه بندی کننده و صندوق ورودی اولویت خود را با یک مجموعه نمونه ایمیل جداگانه آزمایش کنید.
tag : دانلود کتاب یادگیری ماشین برای ایمیل , Download یادگیری ماشین برای ایمیل , دانلود یادگیری ماشین برای ایمیل , Download Machine learning for email Book , یادگیری ماشین برای ایمیل دانلود , buy یادگیری ماشین برای ایمیل , خرید کتاب یادگیری ماشین برای ایمیل , دانلود کتاب Machine learning for email , کتاب Machine learning for email , دانلود Machine learning for email , خرید Machine learning for email , خرید کتاب Machine learning for email ,
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.