Statistics for Machine Learning
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작가정보
저자(글) Pratap Dangeti
목차
- Chapter 1 : Journey from Statistics to Machine Learning
Staistical terminology for model building and validation
Machine learning terminology for model building and validation
Machine learning model overview
Summery
Chapter 2 : Parallelism of Statistics and Machine Learning
Comparison between regression and machine learning models
Compensating factors in machine learning models
Machine learning models - ridge and lasso regression
Summary
Chapter 3 : Logistic Regression Versus Random Forest
Maximum likelihood estimation
Logistic regression - introduction and advantages
Random forest
Variable importance plot
Comparison of logistic regression eith random forest
Summary
Chapter 4 : Tree - Based Machine Learning Models
Introducing decision tree classifiers
Comparison between logistic regression and decision trees
Comparison of error components across various styles of models
Remedial actions to push the model towards the ideal region
HR attrition data example
Decision tree classifier
Tuning class weights in decision tree classifier
Bagging classifier
Random forest classifier
Random forest classifier - grid search
AdaBoost classifier
Gradoent boosting classifier
Comparison between AdaBooksting versus gradient boosting
Extreme gradient boosting - XGBoost classifier
Ensemble of ensembles - model stacking
Ensemble of ensembles with different types of classifier
Ensemble of ensembles with vootstrap samples using a single type of classifier
Summary
Chapter 5 : K-Neatrest Neighbors and Naive Bayes
K-nearest neighbors
KNN classifier with vreast cancer Wisconsin data example
Tuning of -k-value in KNN classifier
Naive Bayes
Probability fundamentals
Understanding Bayes theorem with condigional probability
Naive Bayes classification
Laplace estimator
Naive Bayes SMS spam classification example
Summary
Chapter 6 : Support Vector Machines and Neural Networks
Support vector machines working principles
Kernel functuoins
SVM multilabel classifier with letter recognition data example
Artificial neural networks- ANN
Activation functions
Forward propagation and backpropagation
Dropout in neural networks
ANN classifier applied on handwritten digits using scikit-learn
Introduction to deep learning
Summary
Chapter 7 : Recommendation Engines
Content-based filtering
Collaboratice filtering
Evaluation of recommendation engine model
Chapter 8 : Unsupervised Learning
K-means clustering
Principal componet analysis - PCA
Singular value decomposition - SVD
Deep auto encoders applolied on handwritten digits using keras
Summary
Chapter 9 : Reinforcement Learning
Introduction to reinforcement learning
Comparing supervised, unsupervised, and reinforcement learning in detail
Characteristics of reinforcement learning
Reinforcement learning basics
Markov decision processes and Bellman equations
Dynamic programming
Grid world example using value and policy ineration algorithms with basic Python
Monte Carlo methods
Temporal difference learning
SARSA on-policy TD control
Q-learning - off-policy TD control
Cliff walking example of on - policy and off- policy of TD control
Applications of reinforcement learning with integration of machine
learning and deep learning
Further reading
Summary
기본정보
ISBN | 9781788295758 ( 1788295757 ) |
---|---|
발행(출시)일자 | 2017년 10월 01일 |
쪽수 | 426쪽 |
크기 |
192 * 237
* 21
mm
/ 800 g
|
총권수 | 1권 |
언어 | 영어 |
Klover
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