30 апреля офис работает до 17 часов. С 1 мая по 4 мая и с 8 мая по 11 мая  офис работать не будет, все заказы будут обработаны в рабочее время
Предзаказ

Книга: Уатт Дж. "Машинное обучение: основы, алгоритмы и практика применения"

(0)
(0)
(0)
Характеристики
Формат:
165 x 233 мм
Переплет/обложка:
мягкая обложка
Год издания:
2022
ISBN:
978-5-9775-6763-3
Автор:
Уатт Джереми, Катсаггелос Аггелос, Борхани Реза
Количество страниц:
256
Все характеристики
Описание

В книге представлены фундаментальные знания и практические инструменты в области машинного обучения, в том числе более 100 углубленных упражнений на языке Python.

Показать полностью Свернуть
Нет в наличии
Выбрать
    Описание
    Характеристики
    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.

    Ключевые особенности

    • Интуитивно понятные объяснения
    • Доступный подход к современным методам численной оптимизации
    • Комплексное введение в логистическую регрессию и машины опорных векторов
    • Представление сложных тем через призму аппроксимации функций
    • Уточненное описание глубоких нейронных сетей и методов ядра
    • Приведено 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.
    • Отдельно рассмотрены продвинутые методы оптимизации.
    • 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.

    Благодаря интуитивно понятному, но строгому подходу к машинному обучению эта книга предоставляет фундаментальные знания и практические инструменты, необходимые для проведения исследований и разработки систем машинного обучения.

    Характеристики
    Формат
    165 x 233 мм
    Переплет/обложка
    мягкая обложка
    Год издания
    2022
    ISBN
    978-5-9775-6763-3
    Автор
    Уатт Джереми, Катсаггелос Аггелос, Борхани Реза
    Количество страниц
    256
    Отзывы
    Отзывы
    Отзывов еще никто не оставлял
    Обратный звонок
    Запрос успешно отправлен!
    Имя *
    Телефон *
    Предзаказ
    Предзаказ успешно отправлен!
    Имя *
    Телефон *
    Добавить в корзину
    Название товара
    100 руб
    1 шт.
    Перейти в корзину

    Книга: Уатт Дж. "Машинное обучение: основы, алгоритмы и практика применения"

    0 отзывов
    Быстрое оформление заказа