Yangban Tal
Редактор
- Регистрация
- 24.06.19
- Сообщения
- 36,981
- Реакции
- 236,422
Описание книги
Перед вами один из самых интересных учебников по машинному обучению – разделу искусственного интеллекта, изучающего методы построения моделей, способных обучаться, и алгоритмов для их построения и обучения. Автор воздал должное невероятному богатству предмета и не упустил из виду объединяющих принципов. Читатель с первых страниц видит машинное обучение в действии, но без не нужных на первых порах технических деталей. По мере изучения предмета тщательно подобранные примеры, сопровождаемые иллюстрациями, постепенно усложняются.
В книге описан широкий круг логических, геометрических и статистических моделей, затрагиваются и такие находящиеся на переднем крае науки темы, как матричная факторизация и анализ РХП. Особое внимание уделено важнейшей роли признаков. Устоявшаяся терминология дополняется введением в рассмотрение новых полезных концепций. В конце каждой главы приводятся ссылки на дополнительную литературу с авторскими комментариями.
Благодаря всему этому книга задает новый стандарт изучения такой сложной дисциплины, как машинное обучение.
Подробнее:
Скачать:
Похожие темы
- [Аве Кодер] [Stepik] Flet - фуллстэк разработка приложений на чистом Python (2024)
- [Яндекс.Практикум] Веб-разработчик. Часть 5 из 10 (2023)
- [Udemy] Vassilyi Gudomarov ― HTML5 CSS: Верстка и создание сайтов, полный курс (2024)
- [Яндекс-практикум] Системный аналитик. Часть 7 - 8 (2022)
- [Яндекс-практикум] Системный аналитик. Часть 6 из 8 (2022)
- [Яндекс-практикум] Системный аналитик. Часть 5 из 8 (2022)
- [Яндекс.Практикум] Системный аналитик. Часть 4 из 8 (2022)
- [Яндекс.Практикум] Системный аналитик. Часть 3 из 8 (2022)
- [Яндекс.Практикум] Системный аналитик. Часть 2 из 8 (2022)
- [Яндекс-практикум] Системный аналитик. Часть 1 из 8 (2022)