- Регистрация
- 24.06.19
- Сообщения
- 59,388
- Реакции
- 332,376
Последние темы автора:
- [Дмитрий Елисеев] [deworker.pro] Стрим про реляционные базы данных (2025)
- [Светлана Осипова] Видео реальных сессий с клиентом: 1-2 серии (2025)
- [Наташа Козлова, Ася Челован] [Яндекс.Практикум] Продуктовый маркетолог. Часть 1 из 5 (2025)
- [Ольга Зингер] Решайте 11 главных проблем здоровья вместе с проростками (2025)
- [Юлия Кантонистова] Гармонический слух. Базовый (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