978-5-9775-6763-3
Книга: Машинное обучение: основы, алгоритмы и практика применения
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.
В этой категории:
-
Java: Задачи по основам программирования
более 600 задач, около 150 задач с решениями, Изд. стер.
984 руб.
