動手學圖機器學習 亞歷山德羅.內格羅 9787302660422 【台灣高等教育出版社】
圖書均為代購，正常情形下，訂後約兩周可抵台。
物品所在地：中國大陸
原出版社：清華大學
物品所在地：中國大陸
原出版社：清華大學
NT$814
商品編號:
供貨狀況:
尚有庫存
加入最愛
此商品 「 最高 」可以折抵紅利
0
點
(約等於 NT$0 )
商品介紹
| *完成訂單後正常情形下約兩周可抵台。 *本賣場提供之資訊僅供參考，以到貨標的為正確資訊。 印行年月：202406*若逾兩年請先於私訊洽詢存貨情況，謝謝。 台灣(台北市)在地出版社，每筆交易均開具統一發票，祝您中獎最高1000萬元。 書名：動手學圖機器學習 ISBN：9787302660422 出版社：清華大學 著編譯者：亞歷山德羅.內格羅 頁數：383 所在地：中國大陸 *此為代購商品 書號：1655466 可大量預訂，請先連絡。 內容簡介 識別關係是機器學習的基礎。通過識別和分析數據中的關係，以圖為核心的演算法（如K-鄰近或PageRank）顯著提高了機器學習應用的效率。基於圖的機器學習技術以全新方式為社交網路、欺詐檢測、自然語言處理和推薦系統等領域的機器學習提供了強有力的支持。 本書是行業類的權威書籍，旨在傾授如何利用面向圖的機器學習演算法和工具，充分挖掘結構化和非結構化數據集中的自然關係，讀者可以從中吸收圖架構和圖設計實踐的精髓，並學會從容避開常見的陷阱。作者Alessandro Negro通過真實的應用示例，將GraphML（一種圖建模語言）概念與實際任務完美聯繫起來，使讀者能夠更好地理解圖技術在機器學習中的價值，並熟練應用該技術。作者簡介 郭濤，主要從事人工智慧、現代軟體工程、智能空間信息處理以及時空大數據挖掘與分析等前沿交叉研究，已翻譯並出版《深度強化學習圖解》《AI可解釋性（Python語言版）》《概率圖模型原理與應用（第2版）》等多部暢銷作品。目錄 第Ⅰ部分 導論第1章 機器學習和圖：介紹 1 1 機器學習項目生命周期 1 1 1 業務理解 1 1 2 數據理解 1 1 3 數據預處理 1 1 4 建模 1 1 5 評估 1 1 6 部署 1 2 機器學習挑戰 1 2 1 事實來源 1 2 2 性能 1 2 3 存儲模型 1 2 4 即時性 1 3 圖 1 3 1 什麼是圖 1 3 2 圖作為網路模型 1 4 圖在機器學習中的作用 1 4 1 數據管理 1 4 2 數據分析 1 4 3 數據可視化 1 5 本書心智模型 1 6 本章小結 第2章 圖數據工程 2 1 處理大數據 2 1 1 數量 2 1 2 速度 2 1 3 多樣性 2 1 4 真實性 2 2 大數據平台中的圖 2 2 1 圖對於大數據很有價值 2 2 2 圖對於主數據管理意義重大 2 3 圖資料庫 2 3 1 圖資料庫管理 2 3 2 分片 2 3 3 複製 2 3 4 原生與非原生圖資料庫 2 3 5 標籤屬性圖 2 4 本章小結 第3章 圖在機器學習應用中的作用 3 1 機器學習工作流中的圖 3 2 管理數據源 3 2 1 監控目標 3 2 2 檢測欺詐 3 2 3 識別供應鏈中的風險 3 2 4 推薦條目 3 3 演算法 3 3 1 識別供應鏈中的風險 3 3 2 在文檔中查找關鍵詞 3 3 3 監控目標 3 4 存儲並訪問機器學習模型 3 4 1 推薦條目 3 4 2 監控目標 3 5 可視化 3 6 剩餘部分：深度學習和圖神經網路 3 7 本章小結 第Ⅱ部分 推薦 第4章 基於內容的推薦 4 1 表示條目特徵 4 2 對用戶進行建模 4 3 提供推薦 4 4 圖方法的優點 4 5 本章小結 第5章 協同過濾 5 1 協同過濾推薦 5 2 為User-Item數據集創建二部圖 5 3 計算最近鄰網路 5 4 提供推薦 5 5 處理冷啟動問題 5 6 圖方法的優點 5 7 本章小結 第6章 基於會話的推薦 6 1 基於會話的方法 6 2 事件鏈和會話圖 6 3 提供推薦 6 3 1 基於條目的k-NN 6 3 2 基於會話的k-NN 6 4 圖方法的優點 6 5 本章小結 第7章 上下文感知和混合推薦 7 1 基於上下文的方法 7 1 1 表示上下文信息 7 1 2 提供推薦 7 1 3 圖方法的優點 7 2 混合推薦引擎 7 2 1 多模型，單圖 7 2 2 提供推薦 7 2 3 圖方法的優點 7 3 本章小結 第Ⅲ部分 打擊欺詐 第8章 圖欺詐檢測的基本方法 8 1 欺詐預防和檢測 8 2 圖在打擊欺詐行為中的作用 8 3 鋪墊：基本方法 8 3 1 尋找信用卡詐騙的源頭 8 3 2 識別欺詐環 8 3 3 圖方法的優點 8 4 本章小結 第9章 基於鄰近演算法 9 1 基於鄰近演算法：介紹 9 2 基於距離的方法 9 2 1 將交易存儲為圖 9 2 2 創建k最近鄰圖 9 2 3 識別欺詐交易 9 2 4 圖方法的優點 9 3 本章小結 第10章 社交網路分析反欺詐 10 1 社交網路分析概念 10 2 基於分數的方法 10 2 1 鄰域度量 10 2 2 中心性指標 10 2 3 集體推理演算法 10 3 基於聚類的方法 10 4 圖的優點 10 5 本章小結 第Ⅳ部分 用圖訓練文本 第11章 基於圖的自然語言處理 11 1 一個基本方法：存儲和訪問單詞序列 11 2 NLP和圖 11 3 本章小結 第12章 知識圖譜 12 1 知識圖譜：介紹 12 2 知識圖譜構建：實體 12 3 知識圖譜構建：關係 12 4 語義網路 12 5 無監督關鍵字提取 12 5 1 關鍵字共現圖 12 5 2 聚類關鍵字和主題識別 12 6 圖方法的優點 12 7 本章小結 附錄A 機器學習演算法分類 附錄B Neo4j 附錄C 處理圖模式和工作流 附錄D 表示圖 詳細資料或其他書籍請至台灣高等教育出版社查詢，查後請於PChome商店街私訊告知ISBN或書號，我們即儘速上架。 |
