機器學習算法評估實戰
機器學習算法評估力求用科學的指標,對機器學習算法進行完整、可靠的評價。本書詳細介紹機器學習算法評估的理論、方法和實踐。全書分為3個部分。第1部分包含第1章~第3章,針對分類算法、回歸算法和聚類算法分別介紹對應的基礎理論和評估方法;第2部分包含第4章~第8章,介紹更復雜的模型(如深度學習模型和集成樹模型)的對比與評估,并且針對它們實際應用的業務場景介紹一些特有的評估指標和評估體系;第3部分包含第9章~第11章,總結算法評估的常用工具、技術及方法論,包括實用的可視化工具介紹,并討論機器學習算法的本質。本書適合機器學習專業相關從業者和算法工程師閱讀,也適合想要從事人工智能和機器學習工作的人士學習和參考。
·12.3萬字