預測之美:機器學習及深度學習真實生活應用

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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


深度學習 演算法 機器學習 向量