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

飯塚 修平 游子賢 譯

  • 出版商: 歐萊禮
  • 出版日期: 2021-10-21
  • 定價: $580
  • 售價: 7.9$458
  • 語言: 繁體中文
  • 頁數: 320
  • 裝訂: 平裝
  • ISBN: 9865029421
  • ISBN-13: 9789865029425
  • 相關分類: Machine Learning 機器學習
  • 尚未上市,歡迎預購

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商品描述

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。

目錄大綱

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