Yangban Tal
Редактор
- Регистрация
- 24.06.19
- Сообщения
- 34,315
- Реакции
- 206,341
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
- [Stepik] Дмитрий Титов - Основы SQL для программистов без поддержких (2023)
- [Алена Мешкова] Сам себе программист 1С. Тариф Самостоятельный (2023)
- [Дмитрий Лаврик] React. Интенсивный курс для программистов (2023)
- [Артем Шумейко] Курс по backend разработке на FastAPI (2023)
- [FrontendMasters] Lydia Hallie - Продвинутые вопросы по Front-End и JavaScript (2023)
- [Дмитрий Лаврик] Современная вёрстка (2023)
- [Иван Петриченко] [Udemy] WEB-разработчик (2023)
- [liveclasses] Михаил Кашкин - Какой язык программирования выбрать (2023)
- [topguides] Создайте бота WhatsApp с помощью интеграции ChatGPT и DALL-E (2023)
- [Machine Minds AI] Создание приложений Javascript с ChatGPT (2023)