会员
机器学习全解（R语言版）
更新时间：2024-07-24 11:21:15 最新章节：16.7 观察模型在测试集的表现
书籍简介
机器学习是近年来非常热门的学科，R语言经过一段时间的发展也逐渐成为主流的编程语言之一。本书结合机器学习和R语言，面向机器学习实践，不仅介绍了机器学习和R语言的基础知识，而且介绍了如何借助不同的算法来进行模型分析，以及这些算法在R语言中的实现方式。通过阅读本书，读者可以快速了解机器学习和R语言的必备知识，掌握机器学习的实现流程。本书适合程序员、数据分析人员、对算法感兴趣的读者、机器学习领域的从业人员及科研人员阅读。
品牌：人邮图书
上架时间：2024-07-01 00:00:00
出版社：人民邮电出版社
本书数字版权由人邮图书提供，并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
最新章节
黄天元
最新上架
- 会员本书向你展示如何从零开始编写简洁、可维护的C代码。首先简要介绍C语言的历史和建立开发环境的步骤。然后介绍C语言的语句，包括分支和循环语句，并对变量及其作用域进行深入探讨。之后展示C语言的数组、结构，并讲解如何查找和使用常用的代码片段。第8—11章介绍C语言在Arduino中的应用，涵盖设置Arduino开发环境、代码编写技巧等，还通过完整的Arduino项目尝试使用多种电子外设，包括传感器、按钮和计算机11.8万字
- 会员本书书分为以下几部分：第一部分：预备知识：介绍数据结构和算法的基本概念，并演示如何搭建开发环境、编写测试用例。第二部分：数据结构：介绍常见的数据结构，包括数组、链表、矩阵、栈、队列、跳表、散列、树、图等。第三部分：常用算法：介绍常用的算法，包括分而治之、动态规划、贪婪算法、回溯、分支界定、遗传算法等。第四部分：商业实战：介绍汉诺塔及五子棋两款游戏的实现。计算机0字
- 会员本书是享誉全球的Python入门书，影响了超过250万读者。全书分两部分：第一部分介绍用Python编程所必须了解的基本概念，包括强大的Python库和工具，以及列表、字典、if语句、类、文件和异常、代码测试等内容；第二部分将理论付诸实践，讲解如何开发三个项目，包括简单的2D游戏、利用数据生成交互式的信息图以及创建和定制简单的Web应用，并帮助读者解决常见编程问题和困惑。第3版进行了全面修订：使用计算机24.2万字
- 会员这是一套从Android性能优化本质入手，指导读者实现从硬件层到操作系统层再到应用层全面优化的实战方法论。本书由Android方向Google开发者专家撰写，融合了作者10年大厂实战经验，其中不仅包括作者实操过的监控、优化、防劣化等方向的各种典型案例，还包括多个实战小技巧，可以帮助读者解决工作中遇到的90%以上的能优化问题。本书内存、速度和流畅性、稳定性、包体积、耗电、磁盘占用、流量、降级这8个方计算机13.2万字
- 会员本书是作者转战中国市场和美国市场、操盘上市公司和投资公司、从事管理咨询和管理教育30多年来的商业智慧结晶。面对纷繁复杂、动荡多变、竞争激烈的市场环境，全书展示了作者具有独立性、前瞻性和系统性的思考成果，为处于转型升级关键时刻的中国化妆品企业乃至所有消费品企业的企业家、创业者和管理者提供了有针对性、战略性和可操作性的创新思路和营销建议。本书将顾客需求洞察看作是企业经营的起点和基础，将顾客需求洞察分为计算机30.9万字
- 会员本书主要介绍iOS自动化测试的相关内容。本书首先介绍iOS基础知识；接着介绍测试环境部署、Appium基本操作和Appium终端操作，为读者学习后面的知识打下基础；然后介绍Appium中的元素定位、元素操作、高级操作、等待机制；最后讲述Pytest测试框架、项目实战、项目代码优化、自动化测试框架开发等。本书适合测试人员和开发人员阅读。计算机8.7万字
- 会员本书分为12章，主要包括学习人工智能原理、自然语言处理技术、掌握深度学习模型、NLP开源技术实战、Python神经网络计算实战、AI语音合成有声小说实战、玩转词向量、近义词查询系统实战、机器翻译系统实战、文本情感分析系统实战、电话销售语义分析系统实战人工智能辅助写作系统（独家专利技术解密）。计算机0字
- 会员《餐饮管理与经营全案——互联网思维创新餐饮管理和运营模式》一书，从互联网思维下的餐饮变革导入，分三个部分。第一部分（互联网思维创新之系统智能化）包括智能餐饮管理系统，智能点餐系统建设，智能结算系统建设，智能厨房显示系统建设，外卖业务系统建设，食品安全管控系统建设。第二部分（互联网思维创新之营销多样化）包括微博营销，微信公众号营销，短视频营销，会员大数据营销，外卖平台营销。第三部分（互联网思维创新之计算机10万字
- 会员近年来，人工智能技术得到了快速发展，并在金融风险管理领域逐渐渗透。本书旨在引导读者了解金融风险建模背后的理论，学会在金融风险管理业务中运用Python语言和一系列机器学习模型。本书分为三部分，第一部分（第1～3章）介绍风险管理的基础知识，第二部分（第4～8章）通过一系列案例将机器学习模型运用到市场风险管理、信用风险管理、流动性风险管理和运营风险管理等场景，第三部分（第9章、第10章）讲解如何对其他计算机8.6万字