duongthe.phuong
New member
[Sản phẩm này dành riêng cho bạn, đừng bỏ lỡ!]: (https://shorten.asia/tGUaJEYA)
### Giới thiệu về các thuật toán khai thác dữ liệu và học máy
** Hashtags: ** #data Khai thác #Machine Học #algorithms
Khai thác dữ liệu và học máy là hai công cụ mạnh mẽ có thể được sử dụng để trích xuất những hiểu biết có giá trị từ dữ liệu.Cuốn sách này cung cấp một giới thiệu toàn diện về các thuật toán được sử dụng trong hai lĩnh vực này, với sự nhấn mạnh vào các ứng dụng của chúng trong các vấn đề trong thế giới thực.
Cuốn sách bắt đầu với một cái nhìn tổng quan về các khái niệm cơ bản về khai thác dữ liệu và học máy.Sau đó, nó thảo luận về các thuật toán quan trọng nhất được sử dụng trong các lĩnh vực này, bao gồm cây quyết định, rừng ngẫu nhiên, mạng lưới thần kinh và máy vector hỗ trợ.Cuốn sách cũng bao gồm nhiều kỹ thuật để đánh giá và cải thiện hiệu suất của các mô hình học máy.
Mỗi chương của cuốn sách bao gồm các ví dụ và bài tập chi tiết cho phép người đọc thực hành các khái niệm họ đã học.Cuốn sách cũng bao gồm một thuật ngữ toàn diện về các điều khoản và một danh sách các tài nguyên để nghiên cứu thêm.
Cuốn sách này là một nguồn tài nguyên thiết yếu cho bất kỳ ai muốn tìm hiểu thêm về khai thác dữ liệu và học máy.Nó cũng là một tài liệu tham khảo có giá trị cho các nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư máy học và các chuyên gia khác làm việc với dữ liệu.
**Giới thiệu về tác giả**
Tiến sĩ Charu C. Aggarwal là giáo sư khoa học máy tính tại Đại học California, Santa Barbara.Ông là một chuyên gia hàng đầu về khai thác dữ liệu và học máy, và nghiên cứu của ông đã được công bố trên các tạp chí và hội nghị hàng đầu.Tiến sĩ Aggarwal là tác giả của một số cuốn sách, bao gồm ** Khai thác dữ liệu: Tài liệu tham khảo đầy đủ ** và ** Khai thác các bộ dữ liệu lớn **.Ông cũng là đồng biên tập của Sổ tay Khai thác dữ liệu ** **.
**Sự nhìn nhận**
Tác giả xin cảm ơn những người sau đây vì sự giúp đỡ của họ khi viết cuốn sách này:
* Các cộng tác viên nghiên cứu của ông, những người đã đóng góp cho sự phát triển của các thuật toán được thảo luận trong cuốn sách này.
* Các sinh viên của anh ấy, những người đã giúp kiểm tra và cải thiện các thuật toán.
* Các nhân viên tại Springer, người đã cung cấp hỗ trợ vô giá trong việc xuất bản cuốn sách này.
**Giấy phép**
Cuốn sách này được cấp phép theo Creative Commons Attribution-Noncommial-Noderivative 4.0 Giấy phép quốc tế.Điều này có nghĩa là bạn có thể tự do sao chép, phân phối và điều chỉnh cuốn sách, miễn là bạn không sử dụng nó cho mục đích thương mại và bạn không tạo ra các tác phẩm phái sinh.Để biết thêm thông tin, hãy xem [Trang giấy phép] (CC BY-NC-ND 4.0 Deed | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 4.0 International | Creative Commons).
=======================================
[Sản phẩm này dành riêng cho bạn, đừng bỏ lỡ!]: (https://shorten.asia/tGUaJEYA)
=======================================
### Introduction to Algorithms for Data Mining and Machine Learning
**Hashtags:** #data mining #Machine learning #algorithms
Data mining and machine learning are two powerful tools that can be used to extract valuable insights from data. This book provides a comprehensive introduction to the algorithms used in these two fields, with an emphasis on their applications in real-world problems.
The book begins with an overview of the basic concepts of data mining and machine learning. It then discusses the most important algorithms used in these fields, including decision trees, random forests, neural networks, and support vector machines. The book also covers a variety of techniques for evaluating and improving the performance of machine learning models.
Each chapter of the book includes detailed examples and exercises that allow readers to practice the concepts they have learned. The book also includes a comprehensive glossary of terms and a list of resources for further study.
This book is an essential resource for anyone who wants to learn more about data mining and machine learning. It is also a valuable reference for data scientists, machine learning engineers, and other professionals who work with data.
**About the Author**
Dr. Charu C. Aggarwal is a professor of computer science at the University of California, Santa Barbara. He is a leading expert in data mining and machine learning, and his research has been published in top academic journals and conferences. Dr. Aggarwal is the author of several books, including **Data Mining: The Complete Reference** and **Mining of Massive Data Sets**. He is also the co-editor of the **Handbook of Data Mining**.
**Acknowledgments**
The author would like to thank the following people for their help in writing this book:
* His research collaborators, who have contributed to the development of the algorithms discussed in this book.
* His students, who have helped to test and improve the algorithms.
* The staff at Springer, who have provided invaluable assistance in the publication of this book.
**License**
This book is licensed under the Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License. This means that you are free to copy, distribute, and adapt the book, as long as you do not use it for commercial purposes and you do not create derivative works. For more information, see the [license page](https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/).
=======================================
[Ưu Đãi Khủng - Đặt Mua Ngay Để Hưởng Lợi Ngay!]: (https://shorten.asia/tGUaJEYA)
