ورود به حساب

نام کاربری گذرواژه

گذرواژه را فراموش کردید؟ کلیک کنید

حساب کاربری ندارید؟ ساخت حساب

ساخت حساب کاربری

نام نام کاربری ایمیل شماره موبایل گذرواژه

برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید


09117307688
09117179751

در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید

دسترسی نامحدود

برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند

ضمانت بازگشت وجه

درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب

پشتیبانی

از ساعت 7 صبح تا 10 شب

دانلود کتاب Machine Learning with SAS Viya

دانلود کتاب یادگیری ماشین با SAS Viya

Machine Learning with SAS Viya

مشخصات کتاب

Machine Learning with SAS Viya

ویرایش:  
نویسندگان:   
سری:  
ISBN (شابک) : 9781951685317, 1951685318 
ناشر: SAS Institute 
سال نشر: 2020 
تعداد صفحات: 572 
زبان: English 
فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود) 
حجم فایل: 30 مگابایت 

قیمت کتاب (تومان) : 49,000



ثبت امتیاز به این کتاب

میانگین امتیاز به این کتاب :
       تعداد امتیاز دهندگان : 13


در صورت تبدیل فایل کتاب Machine Learning with SAS Viya به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.

توجه داشته باشید کتاب یادگیری ماشین با SAS Viya نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.


توضیحاتی درمورد کتاب به خارجی



فهرست مطالب

About This Book
Acknowledgments
Preface
Chapter 1: Introduction to Machine Learning
	Introduction
	Supervised Learning Predictions
	Model Building and Selection
	Introducing Model Studio
	Quiz
Chapter 2: Preparing Your Data: Introduction
	Introduction
	Explore the Data
	Divide the Data
	Address Rare Events
	Data Preparation Best Practices
	Quiz
Chapter 3: Preparing Your Data: Missing and Unstructured Data
	Introduction
	Dealing with Missing Data
	Add Unstructured Data
	Quiz
Chapter 4: Preparing Your Data: Extract Features
	Introduction
	Extract Features
	Handling Extreme or Unusual Values
	Feature Selection
	Quiz
Chapter 5: Discovery: Selecting an Algorithm
	Introduction
	Select an Algorithm
	Classification and Regression
	Quiz
Chapter 6: Decision Trees: Introduction
	Introduction
	Decision Tree Algorithm
	Building a Decision Tree
	Pros and Cons of Decision Trees
	Quiz
Chapter 7: Decision Trees: Improving the Model
	Introduction
	Improving a Decision Tree Model by Changing the Tree Structure Parameters
	Improving a Decision Tree Model by Changing the Recursive Partitioning Parameters
	Optimizing the Complexity of the Model
	Regularize and Tune Hyperparameters
	Quiz
Chapter 8: Decision Trees: Ensembles and Forests
	Introduction
	Building Ensemble Models: Ensembles of Trees
	Building Forests
	Gradient Boosting with Decision Trees
	Pros and Cons of Tree Ensembles
	Quiz
Chapter 9: Neural Networks: Introduction and Model Architecture
	Introduction
	The Neural Network Model
	Improving the Model
	Modifying Network Architecture
	Strengths, Weaknesses, and Parameters of Neural Networks
	Quiz
Chapter 10: Neural Networks: Optimizing the Model and Learning
	Optimizing the Model
	Regularize and Tune Model Hyperparameters
	Quiz
Chapter 11: Support Vector Machines
	Introduction
	Support Vector Machine Algorithm
	Improve the Model and Optimizing Complexity
	Model Interpretability
	Regularize and Tune Hyperparameters of the Model
	Quiz
Chapter 12: Model Assessment and Deployment
	Introduction
	Model Assessment
	Model Deployment
	Monitoring and Updating the Model
	Quiz
Chapter 13: Additional Model Manager Tools and Open-Source Code
	Introduction
Appendix A
	A.1: CAS-Supported Data Types and Loading Data into CAS
	A.2: Rank of a Matrix
	A.3: Impurity Reduction Measures
	A.4: Decision Tree Split Search
Appendix B: Solutions
	Practice Solutions
	Quiz Solutions
References




نظرات کاربران