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Markov Models: Definitive Guide to Understanding Unsupervised Machine Learnin...

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素材介绍

马尔可夫模型：理解非监督机器学习的权威指南在Python中 马尔可夫模型：理解非监督机器学习的权威指南在Python中 English | 2017 | ISBN-10：1974600246 | 58页| AZW3 | 0.3 Mb 你有没有想过如何人工智能和数据科学工作？您是否在了解机器学习以及它与这些主题的关系？ 隐马尔可夫模型听起来很熟悉，你想了解更多关于它们？ 如果是这样，“马尔科夫模型和无监督机器学习Python”是你的书！ 它涵盖了所有您需要了解的有关Markov的模型和机器学习以及如何在Python中实现它们！ 机器学习在过去的一二十年里变得非常流行。从寻找客户分析和欺诈检测的企业到寻找文本挖掘和文档搜索功能的WEB矿工，从事医学和天文学以及人类基因组计划的人员都在使用机器学习来开展工作。 咨询公司麦肯锡（McKinsey）在2016年发布了一份报告，机构学习在所有行业中最大的潜力在于其预测和预测分析的能力。这意味着机器学习可以改变媒体，农业，汽车等行业的面貌！如果你是一名程序员，你不希望落后于时代 - 你必须先学习机器学习的编程工具和方法，这是一个很好的开始。 这本书和其他人分开了什么？ 大多数其他书籍假定你有各种主题的工作知识，或者，仍然太基本，不能用。这本书教你从基础知识到中级水平，这样你就可以在阅读时增长理解。我们不是假设你知道统计公理和概率公理，而是首先介绍这些公理，并解释马尔科夫模型，隐马尔可夫模型问题等等。我们来看看这本书，你会学到什么。 您将学习以下内容： 统计学和概率 的基本公理马尔可夫规则和马尔可夫模型 隐马尔可夫模型（HMM）HMM 的三个问题 解决三个HMM问题 什么是机器学习？ 在Python中使用和应用机器学习HMM的应用和解决方案 还有更多！
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