1. Мы открыли доступ к ранее скрытому контенту.

    Вам доступно более 44 000 видео уроков, книг и программ без VIP статуса. Более подробно ЗДЕСЬ.
    Скрыть объявление

Завершено Машинное обучение. Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данных(2015)

Тема в разделе "Архив складчин", создана пользователем BlackMan, 24 мар 2015.

0/5, Голосов: 0

Важно!

Уважаемый пользователь данная совместная покупка была завершена.
Ссылка на материал размещена в приватном разделе и доступна только зарегистрированным участникам

  1. BlackMan

    BlackMan Модератор Модератор

    Сообщения:
    20.940
    Симпатии:
    47.966
    Машинное обучение. Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данных
    Machine Learning: The Art and Science of Algorithms that Make Sense of Data​
    Автор: Флах Петер (Peter Flach)
    Языки: Русский
    Издательство: ДМК Пресс (Cambridge University Press)
    Год: 2015 (2012)
    ISBN: 978-5-97060-273-7
    Странниц: 400
    Твердый переплет. Офсетная бумага


    Перед вами один из самых интересных учебников по машинному обучению – разделу искусственного интеллекта, изучающего методы построения моделей, способных обучаться, и алгоритмов для их построения. Автор воздал должное невероятному богатству предмета и не упустил из вида объединяющих принципов. Читатель с первых страниц погружается в 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.

    Книга ясно написана и хорошо организована. Начав с основ, автор умело ведет читателя, знакомя его с полезными фактами и подробно описывая ряд методов машинного обучения. Приводится также псевдокод ключевых алгоритмов.

    Благодаря всему этому книга задает новый стандарт изучения такой сложной дисциплины как машинное обучение.
     
Мы в Telegram: Сохранить в соц. сетях:
Оценить эту тему:
/5,