- Регистрация
- 8 Сен 2016
- Сообщения
- 562.844
- Реакции
- 269.199
**Машинное обучение для абсолютных новичков**
*Вводный курс, изложенный простым языком Оливера Теобальда*
Практичное и понятное введение в машинное обучение, без необходимости опыта программирования, делает эту книгу отличной альтернативой учебникам. В ней представлены основные алгоритмы машинного обучения, сопровождаемые примерами и практическими заданиями. Вы познакомитесь с перекрестной проверкой, ансамблевым моделированием, поиском по сетке для настройки моделей, проектированием функций, горячим кодированием и многим другим.
Для создания интеллектуальных машин необходимо освоить классическую статистику, так как алгоритмы машинного обучения основаны на её принципах. Кодирование также является неотъемлемой частью процесса и предполагает управление данными. Однако данный материал можно усвоить даже без навыков программирования.
Чтение этой книги может стать отправной точкой к работе в области машинного обучения или удовлетворить ваше любопытство.
**Внутри книги:**
- Загрузка бесплатных наборов данных.
- Методы очистки данных: группировка, горячее кодирование, обработка пропущенных значений.
- Подготовка данных для анализа.
- Линейная регрессия.
- Кластерный анализ (включая k-средних).
- Основы нейронных сетей.
- Смещение/дисперсия для улучшения модели ML.
- Деревья принятия решений для классификации.
- Создание первой модели машинного обучения на Python.
**Об авторе**
Оливер Теобальд – технический писатель, специализирующийся на искусственном интеллекте, финансовых технологиях и облачных вычислениях. Автор таких книг, как "Python for Absolute Beginners", "Machine Learning with Python for Beginners", "Data Analytics for Absolute Beginners" и других.
"Машинное обучение для абсолютных новичков" от Оливера Теобальда – отличный материал для тех, кто хочет познакомиться с основами машинного обучения без предварительного опыта программирования. В книге представлены ключевые алгоритмы ML, примеры и задания, а также материалы по классической статистике. Руководство включает информацию о загрузке бесплатных наборов данных, методах обработки данных, основах нейронных сетей и многое другое.
*Формат: PDF*
*Вводный курс, изложенный простым языком Оливера Теобальда*
Практичное и понятное введение в машинное обучение, без необходимости опыта программирования, делает эту книгу отличной альтернативой учебникам. В ней представлены основные алгоритмы машинного обучения, сопровождаемые примерами и практическими заданиями. Вы познакомитесь с перекрестной проверкой, ансамблевым моделированием, поиском по сетке для настройки моделей, проектированием функций, горячим кодированием и многим другим.
Для создания интеллектуальных машин необходимо освоить классическую статистику, так как алгоритмы машинного обучения основаны на её принципах. Кодирование также является неотъемлемой частью процесса и предполагает управление данными. Однако данный материал можно усвоить даже без навыков программирования.
Чтение этой книги может стать отправной точкой к работе в области машинного обучения или удовлетворить ваше любопытство.
**Внутри книги:**
- Загрузка бесплатных наборов данных.
- Методы очистки данных: группировка, горячее кодирование, обработка пропущенных значений.
- Подготовка данных для анализа.
- Линейная регрессия.
- Кластерный анализ (включая k-средних).
- Основы нейронных сетей.
- Смещение/дисперсия для улучшения модели ML.
- Деревья принятия решений для классификации.
- Создание первой модели машинного обучения на Python.
**Об авторе**
Оливер Теобальд – технический писатель, специализирующийся на искусственном интеллекте, финансовых технологиях и облачных вычислениях. Автор таких книг, как "Python for Absolute Beginners", "Machine Learning with Python for Beginners", "Data Analytics for Absolute Beginners" и других.
"Машинное обучение для абсолютных новичков" от Оливера Теобальда – отличный материал для тех, кто хочет познакомиться с основами машинного обучения без предварительного опыта программирования. В книге представлены ключевые алгоритмы ML, примеры и задания, а также материалы по классической статистике. Руководство включает информацию о загрузке бесплатных наборов данных, методах обработки данных, основах нейронных сетей и многое другое.
*Формат: PDF*
Для просмотра скрытого содержимого вы должны зарегистрироваться
Возможно, Вас ещё заинтересует:
- Курс по подготовке к ШАДу [Тариф Мидл ШАД] [Профиматика] [Максим Горбачев]
- YouTubeDocu AI — фабрика вирусных видео: 2 софта автосборки + курс
- The best speaking activities ever! [Школа растущего педагога] [Ольга Зуева, Елена Гапочко]
- [Вязание] Вязаный спицами унисекс свитер текстурной резинкой Rillen Sweater [Вяжи.ру] [Rui Yamamuro]
- Пуританки vs Куртизанки (2026) [Марина Кульпина]
- [SEO] Анализ конкурентов. Отслеживание обратных ссылок [standard №59 на 1 месяц с 01.11.2026] [ahrefs.com]
- [Вязание] Мужской свитер с воротником на молнии Dagmar Zipper Man спицами сверху [Вяжи.ру] [PetiteKnit]
- Кекс Рождественский с изюмом и коньяком [Мария Манахова]