دسترسی نامحدود
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید
در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب
از ساعت 7 صبح تا 10 شب
ویرایش:
نویسندگان: SAS Institute Inc.
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
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.
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