[รีวิว] Machine Learning Pocket Reference (Matt Harrison) สรุปหนังสือ.

Machine Learning Pocket Reference (Matt Harrison)

- Amazon USA Store: https://www.amazon.com/dp/1492047546?tag=9natree-20
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Machine-Learning-Pocket-Reference-Matt-Harrison.html

- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/linux-the-quick-start-beginners-guide-unabridged/id1164191831?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree

- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Machine+Learning+Pocket+Reference+Matt+Harrison+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1

- Shopee: https://asia.buys.trade/shopee_Machine-Learning-Pocket-Reference-Matt-Harrison.html
- Lazada: https://asia.buys.trade/lazada_Machine-Learning-Pocket-Reference-Matt-Harrison.html
- Tiktok: https://asia.buys.trade/tiktok_Machine-Learning-Pocket-Reference-Matt-Harrison.html

- อ่านเพิ่มเติม: https://thai.9natree.com/read/1492047546/

#การจำแนกประเภทด้วยข้อมูลตาราง #การจัดการค่าที่หายไป #การคัดเลือกคุณลักษณะ #เมตริกการประเมินการถดถอย #ไพป์ไลน์สกิกิตเลิร์น #MachineLearningPocketReference

หนังสือ Machine Learning Pocket Reference: Working with Structured Data in Python ของ แมตต์ แฮร์ริสัน, เป็นคู่มืออ้างอิงเชิงปฏิบัติสำหรับงานแมชชีนเลิร์นนิงที่ใช้ข้อมูลแบบมีโครงสร้าง, หรือข้อมูลในรูปตาราง เช่น ข้อมูลลูกค้า ยอดขาย แบบสำรวจ และบันทึกการดำเนินงาน. เนื้อหาไม่ได้ตั้งใจสอนภาษาไพทอนหรือทฤษฎีแมชชีนเลิร์นนิงตั้งแต่พื้นฐาน, แต่จัดระเบียบขั้นตอนสำคัญที่นักวิเคราะห์ข้อมูลและผู้พัฒนาใช้สร้างแบบจำลองจริงด้วยไลบรารีในระบบนิเวศไพทอน. หนังสือพาผู้อ่านตั้งแต่การทำความสะอาดข้อมูล, การรับมือค่าที่หายไป, การสำรวจข้อมูล, การแปลงและคัดเลือกคุณลักษณะ, ไปจนถึงการเลือกแบบจำลองและประเมินผล. ขอบเขตครอบคลุมทั้งการจำแนกประเภท, การถดถอยเพื่อทำนายค่าต่อเนื่อง, การจัดกลุ่ม, และการลดมิติข้อมูล. ตัวอย่างและตารางสรุปทำให้เล่มนี้มีบทบาทเป็นคู่มือเปิดใช้งานระหว่างทำงาน, โดยเฉพาะเมื่อผู้อ่านต้องการเชื่อมแนวคิดทางสถิติเข้ากับเวิร์กโฟลว์ของไลบรารีสกิกิตเลิร์นอย่างเป็นระบบ.