Машинное обучение: основы, алгоритмы и практика применения |
|
Книги
|
Рейтинг публикации: 0 (голосов: 0) |
|
|
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.
Название: Машинное обучение: основы, алгоритмы и практика применения
Год издания: 2022
Автор: Борхани Реза, Катсаггелос Аггелос, Уатт Джереми
Жанр: Программирование
Количество страниц: 642
Формат: PDF
Язык: Русский
Размер: 93 Mb
- Добавлено: 02/08/2022
- Автор: colt
- Просмотрено: 40
Общий размер публикации: 93,36 МБ
|