Джереми Уатт и др. | Машинное обучение: основы, алгоритмы и практика применения [+code] (2022) [PDF]

Автор: Джереми Уатт, Реза Борхани, Аггелос Катсаггелос
Издательство: БХВ-Петербург
Серия: Внесерийные книги
ISBN: 978-5-9775-6763-3
Жанр: Информационные технологии
Формат: PDF
Качество: OCR
Иллюстрации: Черно-белые

Описание:
Представлены фундаментальные знания и практические инструменты в области машинного обучения, в том числе более 100 углубленных упражнений на языке Python. Дано введение в машинное обучение и математическую оптимизацию, включая методы первого и второго порядков, градиентного спуска и Ньютона. Приведено полное описание обучения с учителем, включая линейную регрессию, двухклассовую и многоклассовую классификацию, а также обучение без учителя и фундаментальные методы генерации признаков Дано введение в нелинейное обучение с учителем и без. Обсуждается тема автоматизированного отбора подходящих нелинейных моделей, включая перекрестную валидацию, бустирование, регуляризацию и ансамблирование. Рассмотрены фиксированно-контурные ядра, нейронные сети, деревья и другие универсальные аппроксиматоры. Отдельно дана полная трактовка продвинутых методов оптимизации. Электронный архив на сайте издательства содержит коды всех примеров и более 300 цветных иллюстраций.

Скриншоты:

Просмотр доступен только для зарегистрированных пользователей

Время раздачи: Пн-Пт с 18:00 до 22:00, Сб-Вс с 18:00 до 23:30 (до появления первых 3-5 скачавших)