【經(jīng)典書】機(jī)器學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)學(xué)，476頁pdf

機(jī)器學(xué)習(xí)中復(fù)雜的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)讓許多開發(fā)人員感到擔(dān)憂。了解統(tǒng)計(jì)學(xué)可以幫助你建立強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，針對(duì)給定的問題陳述進(jìn)行優(yōu)化。這本書將教你所有需要執(zhí)行復(fù)雜的統(tǒng)計(jì)計(jì)算所需的機(jī)器學(xué)習(xí)。您將獲得有關(guān)監(jiān)督學(xué)習(xí)、非監(jiān)督學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等統(tǒng)計(jì)信息。了解真實(shí)世界的例子，討論機(jī)器學(xué)習(xí)的統(tǒng)計(jì)方面，并熟悉它。您還將設(shè)計(jì)用于執(zhí)行諸如模型、參數(shù)擬合、回歸、分類、密度收集等任務(wù)的程序。

到本書結(jié)束時(shí)，你將掌握機(jī)器學(xué)習(xí)所需的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，并能夠?qū)⒛愕男录寄軕?yīng)用于任何類型的行業(yè)問題。

https://www.packtpub.com/product/statistics-for-machine-learning/9781788295758

目錄內(nèi)容：

• Journey from Statistics to Machine Learning 

• Parallelism of Statistics and Machine Learning 

• Logistic Regression Versus Random Forest 

• Tree-Based Machine Learning Models 

• K-Nearest Neighbors and Naive Bayes 

• Support Vector Machines and Neural Networks 

• Recommendation Engines 

• Unsupervised Learning 

• Reinforcement Learning

獲取方式
1. 關(guān)注下方公眾號(hào)：機(jī)器學(xué)習(xí)算法與Python實(shí)戰(zhàn)
2. 在消息對(duì)話框??回復(fù)：機(jī)器學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)學(xué)即可以獲取