• Добро пожаловать на сайт - wlux.net!

    FAQ по форуму

    1. Все сообщения до группы местный проходят модерацию от 1 минуты до 24 часа

    2. Сообщения учитываються в следующих разделах: Читать

    3.Что-бы скачать вложение нужно 2 сообщения.

    4.Личные переписки работают только с Администрацией форума

    5. Запрещено: Просить скрытый текст , спам, реклама, скам, ддос, кардинг и другая чернуха, нарушать любые законы РФ/СНГ = бан аккаунта

    6. Внимание! Мы не удаляем аккаунты с форума! Будьте внимательны ДО регистрации! Как удалить аккаунт на форуме?!

    5.Не понимаю, как и что тут работает у вас?!Как создавать темы, писать сообщения, как получать реакции. Почему не засчитывает сообщения. Все ответы здесь

This is a mobile optimized page that loads fast, if you want to load the real page, click this text.

Курс [Оливер Теобальд] Машинное обучение для новичков. Вводный курс, изложенный простым языком (2024)

Оффлайн

votivse 

Проверенный
Местный
LV
4
 
28.05.2024
1 388
0
31
Награды
5
24

Репутация:

  • Автор темы
  • #1


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.


 

Поиск по форуму

Данный сайт использует cookie. Вы должны принять их для продолжения использования. Узнать больше....