網站最佳化實務|運用機器學習改善網站,提升使用者體驗
ウェブ最適化ではじめる機械学習
 
作者: 飯塚 修平
譯者: 游子賢
書號: A675     出版日: 2021/10/20
ISBN: 9789865029425     EAN: 9789865029425
紙本書價格: 580     附件:  線上下載
電子書: 尚未出版
試讀  
  博客來  
  天瓏  
  團體購書



回頁首
從A/B測試、通用啟發法、吃角子老虎機演算法,到貝氏最佳化

「網頁搜尋、社交網路、手機app,它們每天都在最佳化!
這種概念對許多今後要進行數位化的產業來說不可或缺,也會從根本改變我們在行銷、產品開發和設計的思維。即使不是理工背景,也請從內容感受基於資料的最佳化世界的氛圍。」
-東京大學研究所工學系研究科 人工智慧工程研究中心/技術經營戰略學專攻 教授 松尾豐

只要是網路服務相關開發人員,都無法迴避此課題:提供更好的使用者體驗。本書介紹如何定量評估及改善使用者行為,以達成網路服務的成長。

本書從簡單的A/B測試開始,介紹線性模型、通用啟發法、吃角子老虎機演算法、貝氏最佳化,以及機器學習的各種知識,帶您了解如何用數學方式解決網站最佳化這個現實中的問題。

透過Python範例程式碼與圖表解說的數學模型,仔細解釋機器學習和統計的基礎知識,對於想了解網站最佳化方式與機器學習基礎知識的讀者來說,本書是最適合的選擇。
回頁首

Mapping Experiences 看得見的經驗 第二版 深度學習實務應用|雲端、行動與邊緣裝置 從程式員到AI專家|寫給程式員的人工智慧與機器學習指南


回頁首

第1章 從A/B 測試開始:使用貝氏統計入門假說檢定
第2章 機率程式設計:尋求電腦的幫助
第3章 組合測試:分解為元素思考
第4章 通用啟發法:不用統計模型的最佳化方法
第5章 吃角子老虎機演算法:面對測試中的損失
第6章 組合吃角子老虎機:吃角子老虎機演算法遇到統計模型
第7章 貝氏最佳化:處理連續值的解空間
第8章 未來的網站最佳化
附錄A 矩陣運算的基礎
附錄B Logistic 迴歸上的湯普森抽樣

回頁首

請選擇所需之附件
範例檔
檔案名稱
下載
檔案名稱
下載
Web Optimization


 


  
 

關於碁峰隱私權政策聯絡我們     檢視 : PC 版  手機版
碁峰資訊股份有限公司 GOTOP INFORMATION INC.
台北市南港區三重路66號7樓之6 / 7F.-6,No.66,Sanchong Rd.,Nangang District,Taipei
TEL:(02)2788-2408 FAX:(02)8192-4433 劃撥帳號:14244383
Copyright 2014© GOTOP Information Inc, All Rights Reserved 請勿任意連結、轉載