Microsoft Azure機器學習和預測分析 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[[美] ]Roger，Barga，巴爾加，[美] Valentine，Fontama ... 著，李永倫 譯

圖書標籤:

• Azure機器學習
• 機器學習
• 預測分析
• 數據科學
• Python
• R
• 雲計算
• 人工智能
• 數據挖掘
• 模型構建

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115458483

版次：01

商品編碼：12232996

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-08-01

頁數：190

正文語種：中文

編輯推薦

本書是數據科學和機器學習領域的實用教程，專注於構建和部署預測模型，力圖幫助你學習如何使用新的微軟Azure Machine Learning快速構建和部署復雜的預測模型。

本書全麵介紹2015年發布的微軟Azure Machine Learning服務，包含構建推薦器、傾嚮模型以及流失和預見性維護模型的實用指南。本書使用麵嚮任務的描述和具體的端到端示例，確保讀者能夠快速上手。本書講述瞭Azure Machine Learning的各個方麵，從數據入口到應用機器學習、評估模型以及把它們部署成Web服務。

書中新增以下精彩內容
● Cortana分析套件；
● Python整閤；
● 數據準備和特徵選擇；
● 使用Power BI的數據可視化；
● 推薦引擎；
● 在Azure市場上銷售你的模型。

通過閱讀本書，你將能夠
● 係統地瞭解數據科學及其zui佳實踐；
● 瞭解新的微軟Azure Machine Learning服務，掌握高效構建和部署預測模型的實用技能，例如，
如何解決傾嚮建模、流失分析、産品推薦和使用Power BI進行可視化等典型預測分析問題；
● 在Azure市場上銷售你的預測模型的實用指南。

內容簡介

近年來，機器學習領域受到越來越多的關注，相關的機器學習算法開始成為熱點。
本書專門介紹瞭有關機器學習的內容，全書共分3部分：第1部分是數據科學和Microsoft Azure Machine Learning導論，介紹瞭數據科學和Microsoft Azure Machine Learning的基本知識以及需要用到的語言的基本知識；第二部分是統計學和機器學習算法，係統地講解瞭統計學和機器學習的相關算法；第三部分是實用應用程序，這一部分介紹瞭新的微軟Azure機器學習服務，講解如何高效構建和部署預測模型，還講解瞭如何解決傾嚮建模、産品推薦等實用技能。
本書可供數據科學、商業分析和商業智能領域的開發人員，對機器學習感興趣的開發者閱讀。

作者簡介

Roger Barga是***Web服務的總經理和開發總監。在加入***之前，Roger是微軟的雲與企業部門的雲機器學習組的産品組程序經理，他的團隊負責Azure機器學習服務的産品管理。Roger於1997年加入微軟，在微軟研究院的數據庫産品組裏擔任研究員，他領導數據庫、工作流和流處理係統的係統研究和産品開發。他提齣瞭從基礎研究，通過原型驗證概念，到産品組孵化的設想。在加入微軟之前，Roger是Pacific Northwest National Laboratory的機器學習組的研究科學傢，他構建和部署基於機器學習的解決方案。Roger還是華盛頓大學的助理教授，他是數據科學和機器學習課程的講師。
Roger擁有計算機科學的博士學位（PhD），專攻機器學習。從1991年到2013年，他發錶瞭超過90份同行評審的技術論文和專書論文，和214個閤著者共事，有1084個作者超過700個引述。
Valentine Fontama是微軟Cloud & Enterprise Analytics and Insights産品組的數據科學傢經理。Val在數據科學和業務上有著超過18年的經驗。在獲得人工神經網絡的博士學位之後，他把數據挖掘應用到環境科學和信用行業。在加入微軟之前，Val是倫敦Equifax的新技術谘詢師，他zui先提倡把數據挖掘應用到消費信用行業的風險評估和市場營銷。他目前是華盛頓大學的數據科學助理教授。
他之前在微軟的職位是Data and Decision Sciences Group（DDSG）的主要數據科學傢，為微軟客戶（包括ThyssenKrupp和Dell）提供外部谘詢。在那之前，他是一個資-深産品營銷經理，負責雲的大數據和預測分析以及企業營銷。在這個角色裏，他負責微軟Azure機器學習的産品管理；HDInsight，微軟的首-個Hadoop服務；Parallel Data Warehouse，微軟的首-個數據倉庫工具；Fast Track Data Warehouse的3個版本發布。
Val擁有沃頓商學院的戰略管理和市場營銷的MBA學位，擁有神經網絡的博士學位，擁有計算方麵的碩士學位，擁有數學和電子的學士學位（獲得一等榮譽）。他閤著瞭《Introducing Microsoft Azure HDInsight》一書，發錶過11份學術論文，有超過227個作者152個引述。

Wee-Hyong Tok是微軟公司雲與企業組的信息管理和機器學習（IMML）團隊的資-深程序經理。Wee-Hyong帶來瞭數十年跨行業和學術的數據庫係統經驗。
在獲得博士學位之前，Wee-Hyong是新加坡一個大型電信公司的係統分析師。Wee-Hyong是SQL Server方嚮的zui有價值專傢（MVP），專注於商業智能和數據挖掘領域。他率先在東南亞開展數據挖掘訓練營，為IT專傢帶來知識和技術，使他們可以在他們的組織裏使用分析工具把原始數據轉成洞察。
他加入微軟並在SQL Server團隊裏工作，負責塑造SSIS Server，並在SQL Server 2012裏把它從概念變成實現。
Wee-Hyong擁有新加坡國立大學的計算機科學的博士學位和計算方麵的碩士學位（獲得一等榮譽）。他發錶過21篇同行評審的學術論文和期刊文章。他是以下書籍的閤著者：《Predictive Analytics with Microsoft Azure Machine Learning》《Introducing Microsoft Azure HDInsight》和《Microsoft SQL Server 2012 Integration Services》。

目錄

目 錄





第1部分 數據科學和Microsoft Azure Machine Learning導論
第1章 數據科學導論 3
1．1 數據科學是什麼 3
1．2 分析頻譜 4
1．2．1 描述性分析 4
1．2．2 診斷性分析 5
1．2．3 預測性分析 5
1．2．4 規定性分析 5
1．3 為何重要，為何現在 6
1．3．1 把數據看作競爭資産 6
1．3．2 客戶需求的增長 6
1．3．3 對數據挖掘技術認識的提高 7
1．3．4 訪問更多數據 7
1．3．5 更快、更廉價的處理能力 7
1．3．6 數據科學流程 8
1．4 常見數據科學技術 10
1．4．1 分類算法 10
1．4．2 聚類算法 11
1．4．3 迴歸算法 12
1．4．4 模擬 12
1．4．5 內容分析 12
1．4．6 推薦引擎 13
1．5 數據科學的前沿 13
1．6 小結 14
第2章 Microsoft Azure Machine
Learning導論 15
2．1 你好，Machine Learning Studio 15
2．2 實驗的組件 16
2．3 Gallery簡介 17
2．4 創建訓練實驗的5個簡單步驟 18
2．4．1 第1步：獲取數據 19
2．4．2 第2步：預處理數據 20
2．4．3 第3步：定義特徵 22
2．4．4 第4步：選擇和應用學習
算法 23
2．4．5 第5步：在新數據之上做
預測 24
2．5 在生産環境裏部署你的模型 26
2．5．1 創建預測實驗 26
2．5．2 把你的實驗發布成Web
服務 28
2．5．3 訪問Azure Machine Learning的
Web服務 28
2．6 小結 30
第3章 數據準備 31
3．1 數據清理和處理 31
3．1．1 瞭解你的數據 32
3．1．2 缺失值和空值 37
3．1．3 處理重復記錄 38
3．1．4 識彆並移除離群值 39
3．1．5 特徵歸一化 40
3．1．6 處理類彆不均 41
3．2 特徵選擇 43
3．3 特徵工程 46
3．3．1 分裝數據 48
3．3．2 維度災難 50
3．4 小結 53
第4章 整閤R 54
4．1 R概覽 54
4．2 構建和部署你的首個R腳本 56
4．3 使用R進行數據預處理 59
4．4 使用腳本包（ZIP） 61
4．5 使用R構建和部署決策樹 64
4．6 小結 68
第5章 整閤Python 69
5．1 概覽 69
5．2 Python快速上手 70
5．3 在Azure ML實驗裏使用Python 71
5．4 使用Python進行數據預處理 76
5．4．1 使用Python閤並數據 76
5．4．2 使用Python處理缺失值 79
5．4．3 使用Python進行特徵選擇 80
5．4．4 在Azure ML實驗裏運行
Python代碼 82
5．5 小結 86
第2部分 統計學和機器學習算法
第6章 統計學和機器學習算法概覽 89
6．1 迴歸算法 89
6．1．1 綫性迴歸 89
6．1．2 神經網絡 90
6．1．3 決策樹 92
6．1．4 提升決策樹 93
6．2 分類算法 94
6．2．1 支持嚮量機 95
6．2．2 貝葉斯點機 96
6．3 聚類算法 97
6．4 小結 99
第3部分 實用應用程序
第7章 構建客戶傾嚮模型 103
7．1 業務問題 103
7．2 數據獲取和準備 104
7．3 訓練模型 109
7．4 模型測試和驗證 111
7．5 模型的性能 112
7．6 確定評估指標的優先級 115
7．7 小結 116
第8章 使用Power BI可視化你的
模型 117
8．1 概覽 117
8．2 Power BI簡介 117
8．3 使用Power BI可視化的三種
方案 119
8．4 在Azure Machine Learning裏給你的
數據評分，並在Excel裏可視化 120
8．5 在Excel裏評分並可視化你的
數據 123
8．6 在Azure Machine Learning裏給你的
數據評分，並在powerbi．com裏
可視化 124
8．6．1 加載數據 125
8．6．2 構建你的儀錶闆 125
8．7 小結 127
第9章 構建流失模型 128
9．1 流失模型概覽 128
9．2 構建和部署客戶流失模型 129
9．2．1 準備和瞭解數據 129
9．2．2 數據預處理和特徵選擇 132
9．2．3 用於預測流失的分類模型 135
9．2．4 評估客戶流失模型的性能 137
9．3 小結 138
第10章 客戶細分模型 139
10．1 客戶細分模型概覽 139
10．2 構建和部署你的第一個K均值聚
類模型 140
10．2．1 特徵散列 142
10．2．2 找齣閤適的特徵 142
10．2．3 K均值聚類算法的屬性 144
10．3 批發客戶的客戶細分 145
10．3．1 從UCI機器學習庫加載
數據 145
10．3．2 使用K均值聚類算法進行批發
客戶細分 146
10．3．3 新數據的聚類分配 147
10．4 小結 148
第11章 構建預見性維護模型 149
11．1 概覽 149
11．2 預見性維護場景 150
11．3 業務問題 150
11．4 數據獲取和準備 151
11．4．1 數據集 151
11．4．2 數據加載 151
11．4．3 數據分析 151
11．5 訓練模型 154
11．6 模型測試和驗證 155
11．7 模型性能 156
11．8 改善模型的技術 158
11．9 模型部署 161
11．9．1 創建預測實驗 161
11．9．2 把你的實驗部署成Web
服務 162
11．10 小結 163
第12章 推薦係統 164
12．1 概覽 164
12．2 推薦係統的方案和場景 164

12．3 業務問題 165
12．4 數據獲取和準備 166
12．5 訓練模型 170
12．6 模型測試和驗證 171
12．7 小結 175
第13章 使用和發布Azure Marketplace
上的模型 176
13．1 什麼是機器學習API 176
13．2 如何使用Azure Marketplace的
API 178
13．3 在Azure Marketplace裏發布你
自己的模型 182
13．4 為你的機器學習模型創建和
發布Web服務 182
13．4．1 創建評分實驗 183
13．4．2 把你的實驗發布成Web
服務 183
13．5 獲取API密鑰和OData端點
信息 184
13．6 把你的模型發布為Azure
Marketplace裏的API 184
13．7 小結 186
第14章 Cortana分析 187
14．1 Cortana分析套件是什麼 187
14．2 Cortana分析套件的功能 187
14．3 示例場景 189
14．4 小結 190

《數據驅動的洞察：解鎖業務潛能的智能之路》 在當今信息爆炸的時代，數據已成為企業最寶貴的資産之一。然而，僅僅擁有海量數據遠遠不夠，如何從中提煉齣有價值的洞察，並將其轉化為切實可行的業務策略，纔是決定企業能否在激烈競爭中脫穎而齣的關鍵。本書《數據驅動的洞察：解鎖業務潛能的智能之路》將帶您踏上一段探索數據奧秘、掌握智能決策的旅程。 本書並非一本技術手冊，也非一本枯燥的理論著作。它是一本麵嚮所有渴望利用數據提升業務錶現的管理者、決策者、産品經理、市場分析師乃至對數據科學感興趣的初學者的實踐指南。我們深知，在信息技術日新月異的今天，許多專業工具和平颱層齣不窮，但歸根結底，驅動業務增長的核心是清晰的思維、敏銳的洞察以及將洞察轉化為行動的能力。本書的目標正是幫助您構建這種能力，讓數據成為您最得力的助手。 核心理念：從數據到決策，再到行動 本書的核心理念圍繞著一個清晰而強大的流程展開：從數據中發現價值，將價值轉化為洞察，再依據洞察做齣明智的決策，最終將決策轉化為成功的業務行動。 我們將逐步剖析這個流程的每一個環節，並提供具體的方法和思路。 數據發現： 我們將首先探討如何有效地識彆、收集和整理與您的業務目標相關的數據。這不僅僅是技術層麵的數據收集，更是策略層麵的數據規劃。您將學習如何從不同的數據源（如交易記錄、用戶行為、市場調研、社交媒體反饋等）中挖掘齣潛在的信息寶藏。我們會強調數據質量的重要性，以及如何通過數據清洗和預處理來確保後續分析的準確性。 價值提煉： 這一環節將聚焦於如何從原始數據中“提煉”齣有意義的“價值”。這需要我們擺脫海量數據的迷惑，找到那些真正能夠反映業務狀況、揭示用戶需求、預測市場趨勢的關鍵指標和模式。我們將介紹各種數據分析的思維模式，例如趨勢分析、關聯分析、用戶畫像構建等，幫助您理解不同類型的數據可以揭示哪些不同的價值。 洞察形成： 價值的提煉最終是為瞭形成具有可操作性的“洞察”。洞察是比數據更有深度的理解，它能夠解釋“為什麼”會發生，並預示“接下來”可能發生什麼。本書將引導您學習如何從數據中解讀齣背後的故事，識彆齣隱藏的機遇和風險。我們不會僅僅停留在“看到瞭什麼”，而是深入探討“看到瞭什麼意味著什麼”，以及“我們應該怎麼做”。 決策製定： 擁有瞭清晰的洞察，接下來就是如何基於這些洞察做齣最佳的業務決策。我們將討論如何將數據洞察與您的業務目標、資源限製以及風險承受能力相結閤，做齣科學、理性且具有前瞻性的決策。這包括如何評估不同決策方案的可能性和潛在影響，以及如何建立一個支持數據驅動決策的組織文化。 行動落地： 最重要的一步是將決策轉化為切實的行動。本書將強調如何將數據驅動的洞察和決策有效地傳達給執行團隊，並建立有效的執行和監控機製。您將學習如何設定可衡量的目標，跟蹤行動的進展，並根據反饋不斷優化策略。 內容亮點：實用、可操作、啓發性 本書的內容設計將注重以下幾個方麵： 案例驅動： 我們相信，最有效的學習方式是通過真實的案例。本書將穿插大量來自不同行業的真實商業案例，涵蓋從零售、電商、金融到醫療、製造業等多個領域。通過對這些案例的深入剖析，您將看到數據驅動的洞察是如何在實踐中解決實際業務問題的，從而獲得生動的啓發。 方法論與框架： 為瞭讓您掌握係統性的思考方式，本書將為您提供一係列實用的分析方法論和決策框架。這些工具將幫助您係統地梳理問題、分析數據、得齣結論，並指導您做齣更優的決策。我們不會提供過多的技術細節，而是側重於您可以理解和應用的邏輯框架。 思維模式的培養： 相比於具體的工具，本書更側重於培養您的“數據思維”和“商業洞察力”。您將學習如何以數據為起點，跳齣固有的思維定勢，用更廣闊的視角審視業務挑戰，並從中發現新的增長點。我們將引導您學會提問、質疑和探索，不斷挑戰和優化您的理解。 跨職能溝通： 在許多企業中，數據分析師、業務部門和高層管理者之間的溝通往往存在壁壘。本書將為您提供有效的溝通策略，幫助您將復雜的數據分析結果轉化為業務部門和決策者易於理解和接受的語言，促進跨職能團隊的協作，實現數據價值的最大化。 未來趨勢展望： 隨著人工智能、機器學習等技術的不斷發展，數據驅動的決策將變得更加強大和普及。本書也將為您展望未來的發展趨勢，幫助您瞭解新的技術如何能夠進一步賦能您的業務，以及如何為未來的挑戰做好準備。 適用人群： 企業管理者和高層決策者： 希望瞭解如何利用數據提升企業整體競爭力，做齣更明智的戰略決策。 産品經理和市場營銷人員： 渴望通過數據洞察瞭解用戶需求，優化産品策略，製定更有效的營銷方案。 業務分析師和數據分析初學者： 希望係統學習數據分析的思維模式和方法，將其應用於實際業務場景。 創業者和小型企業主： 想要在有限的資源下，最大化地利用數據來指導業務發展，實現增長。 任何對數據驅動的業務增長感興趣的讀者： 無論您是否具備技術背景，隻要您對如何用數據解決實際問題充滿好奇，本書都將為您打開一扇新的大門。 本書帶來的改變： 閱讀本書，您將不僅僅是獲取知識，更是獲得一種新的工作方式和思維模式。您將學會： 更敏銳地發現業務機會： 從海量數據中識彆齣潛在的增長點和未被滿足的用戶需求。 更精準地預測業務趨勢： 預判市場變化，提前布局，規避風險。 更有效地優化業務流程： 通過數據分析找到瓶頸，提升運營效率。 更具說服力地支持您的決策： 用數據說話，讓您的決策更具科學性和可信度。 更深入地理解您的客戶： 構建精細化的用戶畫像，提供個性化的産品和服務。 《數據驅動的洞察：解鎖業務潛能的智能之路》是一本緻力於為您賦能的書籍。我們相信，通過掌握數據背後的力量，您可以更自信、更高效地引領您的業務走嚮成功。讓我們一起，用數據點亮前行的道路，解鎖無限的業務潛能。

評分☆☆☆☆☆

從入門到精通：Azure機器學習的全麵進階之路 當我閤上這本書，心中充滿瞭對Microsoft Azure機器學習和預測分析的深刻理解和無限的信心。它不僅僅是一本技術手冊，更像是一次精心設計的學習之旅，從最基礎的概念一直延伸到最前沿的應用。我尤其贊賞作者循序漸進的教學方法，它能夠引導初學者從零開始，逐步掌握復雜的機器學習技術，同時也能幫助有經驗的從業者發現新的視角和更優的解決方案。書中對Azure平颱各個服務的介紹，既深入又實用，讓我能夠清晰地理解如何在實際項目中應用這些工具。我被書中關於模型評估、性能優化以及如何處理現實世界數據中的挑戰的詳細講解所啓發。它讓我明白，構建一個成功的機器學習模型，不僅需要紮實的理論基礎，還需要豐富的實踐經驗和對細節的關注。這本書的結尾部分，更著眼於機器學習的未來趨勢和最佳實踐，為我指明瞭繼續學習和探索的方嚮。它鼓勵我不斷嘗試新的技術，不斷挑戰自己的極限，並在實際工作中不斷磨練自己的技能。我感覺自己已經準備好，能夠自信地利用Azure的力量，去解決更復雜的數據問題，去創造更具創新性的解決方案。這本書，無疑是我在Azure機器學習領域學習道路上的一個重要裏程碑。

評分☆☆☆☆☆

Azure機器學習的生態係統：整閤與優化 這本書的價值不僅僅體現在對機器學習和預測分析算法本身的講解，更在於它全麵展示瞭Microsoft Azure在構建和部署機器學習解決方案方麵的強大生態係統。作者以一種宏觀的視角，描繪瞭Azure如何將數據存儲、數據處理、模型訓練、模型部署以及模型監控等各個環節 seamlessly 地整閤在一起。我被Azure ML Studio、Azure Databricks、Azure Functions以及Azure Kubernetes Service等一係列服務所提供的強大能力所震撼。書中詳細介紹瞭如何利用這些服務來構建端到端的機器學習管道，自動化模型的訓練和部署過程，並確保模型的持續優化。尤其令人印象深刻的是，作者強調瞭在生産環境中部署和管理機器學習模型的重要性，並提供瞭關於模型版本控製、A/B測試以及實時監控的實用建議。這讓我意識到，機器學習不僅僅是停留在實驗階段，而是能夠真正落地並為業務創造價值。這本書的價值在於它提供瞭一個完整的藍圖，讓我能夠理解如何在Azure平颱上構建一個健壯、可擴展且易於管理的機器學習解決方案。這對於任何希望在雲端進行機器學習實踐的開發者和數據科學傢來說，都是一份寶貴的財富。

評分☆☆☆☆☆

深入Azure機器學習：從理論到實踐的實戰指南 這本書的精髓在於其對Azure機器學習和預測分析的深度剖析，每一章都仿佛是一次精心的技術揭秘。作者並沒有止步於概念的講解，而是將理論知識與Azure平颱上的實際操作緊密結閤。我驚嘆於其對各種算法和模型的詳細闡述，從基礎的綫性迴歸到復雜的深度學習網絡，書中都提供瞭清晰易懂的解釋，並配以Azure機器學習工作室中的具體操作步驟。這使得我能夠跟隨書中的指導，一步步地構建自己的模型，並在真實的數據集上進行訓練和評估。書中大量的代碼示例和截圖，更是讓學習過程變得生動且具有可操作性。我能夠清晰地看到每一個參數的含義，每一個函數的用途，以及模型輸齣的解讀。這種“手把手”的教學方式，極大地降低瞭學習門檻，讓我在實踐中不斷加深對理論知識的理解。更重要的是，作者並沒有迴避實際開發中可能遇到的挑戰，而是提供瞭解決這些問題的策略和建議。例如，在數據預處理章節，書中詳細討論瞭如何處理缺失值、異常值以及如何進行特徵工程，這些都是構建高質量模型的關鍵步驟。讀完這一部分，我感覺自己仿佛獲得瞭一套完整的工具箱，能夠自信地應對各種數據分析和建模的難題。

評分☆☆☆☆☆

初窺Azure機器學習的迷人世界 當我翻開這本書，就被其宏大的敘事和深邃的洞察力所吸引。作者似乎是一位經驗豐富的嚮導，帶領讀者踏上一段探索Microsoft Azure機器學習和預測分析的非凡旅程。從第一頁開始，我就被帶入瞭一個充滿可能性的世界，一個數據不再是冰冷的數字，而是蘊含著無限智慧和驅動決策的強大引擎的領域。書中的開篇並沒有直接跳入枯燥的技術細節，而是巧妙地鋪陳瞭機器學習和預測分析在當今商業和社會中所扮演的關鍵角色。它深入淺齣地闡述瞭這些技術如何改變著我們與世界的互動方式，從個性化推薦到疾病預測，從金融欺詐檢測到氣候變化模擬，無處不顯現齣它們強大的力量。這種宏觀的視角讓我對接下來的學習充滿瞭期待，仿佛提前瞥見瞭科技發展的前沿。我尤其欣賞作者對於“為什麼”的深入探討，而非僅僅停留在“如何做”的層麵。理解瞭這些技術背後的邏輯和價值，學習的過程纔會更加主動和有意義。書中對Azure平颱的介紹也恰到好處，並沒有讓人感到晦澀難懂，而是以一種開放和友好的姿態，為初學者勾勒齣瞭一個易於接近的學習路徑。這種循序漸進的引導，讓我這個對Azure尚不甚瞭解的讀者，也能感受到學習的樂趣和成就感。

評分☆☆☆☆☆

預測分析的藝術：洞察數據的未來趨勢 當我深入到書中關於預測分析的部分，我意識到這本書不僅僅是關於技術，更是關於如何從數據中提煉齣有價值的洞察，並預測未來的走嚮。作者將預測分析的藝術性與科學性完美結閤，引導讀者理解如何構建能夠準確預測未來事件的模型。書中關於時間序列分析的章節尤為精彩，它不僅解釋瞭ARIMA、LSTM等經典模型，還詳細介紹瞭如何在Azure Databricks等平颱上實現這些模型。我被書中對不同預測場景的分析所吸引，例如如何預測銷售額、股票價格，甚至客戶流失。作者通過具體的案例分析，展示瞭如何選擇閤適的模型，如何調整參數以優化預測精度，以及如何評估預測結果的可靠性。我尤其喜歡書中關於“模型解釋性”的討論，它強調瞭理解模型為何做齣某個預測的重要性，這對於建立信任和進行有效的決策至關重要。書中對於如何利用Azure的強大計算能力和豐富的數據服務來支持大規模預測分析的介紹，也讓我大開眼界。這不再是單打獨鬥的分析，而是能夠利用雲端強大的基礎設施來實現更復雜的預測任務。讀完這部分，我感覺自己擁有瞭“預知未來”的能力，能夠更加積極主動地應對商業挑戰。

評分☆☆☆☆☆

很薄的一本冊子，初略的翻瞭下沒有什麼內容就是相關的介紹，內容比較粗略，講的不多，不詳細

評分☆☆☆☆☆

很薄的一本冊子，初略的翻瞭下沒有什麼內容就是相關的介紹，內容比較粗略，講的不多，不詳細

評分☆☆☆☆☆

書是好書，就是印刷太差

評分☆☆☆☆☆

挺好，給公司買的

評分☆☆☆☆☆

內容太簡單瞭

評分☆☆☆☆☆

工作需要，給瞭我很多幫助。

評分☆☆☆☆☆

好！

評分☆☆☆☆☆

很薄的一本冊子，初略的翻瞭下沒有什麼內容就是相關的介紹，內容比較粗略，講的不多，不詳細

評分☆☆☆☆☆

好！