Джокер
Администратор
- Регистрация
- 1 Янв 2015
- Сообщения
- 146.379
- Реакции
- 78.241
Машинное обучение для абсолютных новичков. Вводный курс, изложенный простым языком [Оливер Теобальд]
Практическое и подробное введение в машинное обучение.
Простые и понятные объяснения и отсутствие необходимости опыта программирования делают эту книгу прекрасной альтернативой академическому учебнику. Здесь представлены основные алгоритмы машинного обучения (ML), которые сопровождаются наглядными примерами и практическими работами. Также вы узнаете про перекрестную проверку, ансамблевое моделирование, поиск по сетке для настройки моделей, проектирование функций, горячее кодирование и многое другое.
Для разработки интеллектуальных машин в первую очередь надо понять классическую статистику, так как алгоритмы на ее основе — это сердце машинного обучения. Написание кода — еще одна неотъемлемая часть ML, которая предусматривает управление данными. Однако материал этого руководства можно освоить даже без навыков программирования.
Возможно, с чтения этой книги начнется ваш путь к получению работы в области машинного обучения, а может быть, она просто удовлетворит ваше любопытство.
Внутри руководства:
• Загрузка бесплатных наборов данных.
• Методы очистки данных, включая горячее кодирование, группирование и обработку недостающих данных.
• Подготовка данных для анализа.
• Линейный регрессионный анализ.
• Кластеризация, включая кластеризацию k-средних.
• Основы работы нейронных сетей.
• Смещение/дисперсия для улучшения модели машинного обучения.
• Деревья решений для декодирования классификации.
• Ваша первая модель машинного обучения с помощью Python.
Об авторе
ОЛИВЕР ТЕОБАЛЬД — технический писатель, специализирующийся на темах искусственного интеллекта, финансовых технологий и облачных вычислений. Автор книг Python for Absolute Beginners, Machine Learning with Python for Beginners, Data Analytics for Absolute Beginners и др.
"Машинное обучение для абсолютных новичков" Оливера Теобальда — это идеальная книга для тех, кто хочет изучить основы машинного обучения (ML) без опыта программирования. Книга содержит основные алгоритмы ML, наглядные примеры, практические работы и обучение классической статистике. Руководство включает в себя материалы про загрузку бесплатных наборов данных, методы очистки и подготовки данных для анализа, основы работы нейронных сетей и многое другое.
Формат: PDF
Практическое и подробное введение в машинное обучение.
Простые и понятные объяснения и отсутствие необходимости опыта программирования делают эту книгу прекрасной альтернативой академическому учебнику. Здесь представлены основные алгоритмы машинного обучения (ML), которые сопровождаются наглядными примерами и практическими работами. Также вы узнаете про перекрестную проверку, ансамблевое моделирование, поиск по сетке для настройки моделей, проектирование функций, горячее кодирование и многое другое.
Для разработки интеллектуальных машин в первую очередь надо понять классическую статистику, так как алгоритмы на ее основе — это сердце машинного обучения. Написание кода — еще одна неотъемлемая часть ML, которая предусматривает управление данными. Однако материал этого руководства можно освоить даже без навыков программирования.
Возможно, с чтения этой книги начнется ваш путь к получению работы в области машинного обучения, а может быть, она просто удовлетворит ваше любопытство.
Внутри руководства:
• Загрузка бесплатных наборов данных.
• Методы очистки данных, включая горячее кодирование, группирование и обработку недостающих данных.
• Подготовка данных для анализа.
• Линейный регрессионный анализ.
• Кластеризация, включая кластеризацию k-средних.
• Основы работы нейронных сетей.
• Смещение/дисперсия для улучшения модели машинного обучения.
• Деревья решений для декодирования классификации.
• Ваша первая модель машинного обучения с помощью Python.
Об авторе
ОЛИВЕР ТЕОБАЛЬД — технический писатель, специализирующийся на темах искусственного интеллекта, финансовых технологий и облачных вычислений. Автор книг Python for Absolute Beginners, Machine Learning with Python for Beginners, Data Analytics for Absolute Beginners и др.
"Машинное обучение для абсолютных новичков" Оливера Теобальда — это идеальная книга для тех, кто хочет изучить основы машинного обучения (ML) без опыта программирования. Книга содержит основные алгоритмы ML, наглядные примеры, практические работы и обучение классической статистике. Руководство включает в себя материалы про загрузку бесплатных наборов данных, методы очистки и подготовки данных для анализа, основы работы нейронных сетей и многое другое.
Формат: PDF
Для возможности скачивать складчины и сливы курсов нужно зарегистрироваться
Возможно, Вас ещё заинтересует:
- Нейросети в бизнесе без шума и страха [Алёна Барыкина]
- LLMOps: Управление большими языковыми моделями [Аби Ариан]
- Связные списки: задачи с алгосекций [Balun.Courses] [Владимир Балун]
- Java-разработчик с нуля [Хекслет] [Кирилл Мокевнин]
- Бруксизм [Сергей Бродский]
- Обсуждение фильма «Отель Гранд Будапешт» [КиноКлуб] [Василий Якеменко]
- Вязание по схемам крючком сложных раппортных узоров [Ольга Захарченко]
- Конференция по флиппингу Назад в будущее
- [LVMH] Сертификат Внутри LVMH - перевод
- Аниипетля [A.cultus|Ання]