机器学习算法评估实战
宋亚统
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宋亚统
机器学习算法评估力求用科学的指标，对机器学习算法进行完整、可靠的评价。 本书详细介绍机器学习算法评估的理论、方法和实践。全书分为3个部分。第1部分包含第1章～第3章，针对分类算法、回归算法和聚类算法分别介绍对应的基础理论和评估方法；第2部分包含第4章～第8章，介绍更复杂的模型（如深度学习模型和集成树模型）的对比与评估，并且针对它们实际应用的业务场景介绍一些特有的评估指标和评估体系；第3部分包含第9章～第11章，总结算法评估的常用工具、技术及方法论，包括实用的可视化工具介绍，并讨论机器学习算法的本质。本书适合机器学习专业相关从业者和算法工程师阅读，也适合想要从事人工智能和机器学习工作的人士学习和参考。