- Регистрация
- 24.06.19
- Сообщения
- 56,388
- Реакции
- 316,860
Последние темы автора:
- [Алексей Меркулов, Иван Юриков] [AMS³] Архитектурная визуализация 3ds Max + Corona Renderer (2025)
- [Даниил Попов] [DSSGroup] Школа автоподбор. Тариф Я сам (2024)
- [Udemy] [Академия CC AI] Повторное использование безликого контента Youtube (2025)
- [Юлия Киселева] Вау-видео: нейросети + мобильные приложения (2025)
- [Руслан Хасаншин] Нейро-фотосессия (2025)
- #1
Голосов: 0
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:Для просмотра ссылок пройдите регистрацию