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預測之美:機器學習及深度學習真實生活應用
作者:
游皓麟
分類:
電腦與網路
/
AI•人工智慧
出版社:
深智數位
出版日期:2020/11/23
ISBN:9789865501594
書籍編號:kk0522953
頁數:464
定價:
780
元
優惠價:
79
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616
元
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預測之美:機器學習及深度學習真實生活應用 內容簡介 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
目錄 01 認識預測 1.1 什麼是預測 1.2 前端技術 1.3 Python 預測初步 02 預測方法論 2.1 預測流程 2.2 指導原則 2.3 團隊組成 03 探索規律 3.1 相關分析 3.2 因果分析 3.3 分群分析 3.4 連結分析 04 特徵工程 4.1 特徵轉換 4.2 特徵組合 4.3 特徵評價 4.4 特徵學習 05 參數最佳化 5.1 交換驗證 5.2 網格搜尋 5.3 遺傳演算法 5.4 粒子群最佳化 5.5 模擬退火 06 線性回歸及其最佳化 6.1 多元線性回歸 6.2 Ridge 回歸 6.3 Lasso 回歸 6.4 分位數回歸 6.5 穩健回歸 07 複雜回歸分析 7.1 梯度提升回歸樹(GBRT) 7.2 深度神經網路 7.3 支援向量機回歸 7.4 高斯過程回歸 08 時間序列分析 8.1 Box-Jenkins 方法 8.2 門檻自回歸模型 8.3 GARCH 模型族 8.4 向量自回歸模型 8.5 卡爾曼濾波 8.6 循環神經網路 8.7 長短期記憶網路 09 短期日負荷曲線預測 9.1 電力企業負荷預測介紹 9.2 短期日負荷曲線預測的基本要求 9.3 預測建模準備 9.4 基於DNN 演算法的預測 9.5 基於LSTM 演算法的預測 10 股票價格預測 10.1 股票市場簡介 10.2 取得股票資料 10.3 基於VAR 演算法的預測 10.4 基於LSTM 演算法的預測 A 參考文獻
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