1. Новые складчины: Показать еще

    20.11.2017: Дебиторка 2.0: от поиска до взыскания версия Gold (Вадим Куклин) 2017

    20.11.2017: Дар психотерапии (Ирвин Ялом)

    20.11.2017: 250 дерзких советов писателю (Чак Вендиг)

    20.11.2017: Тренинг - дневник "Путь к себе" (Мила Левчук)

    20.11.2017: Искусство маленьких шагов (Юлия Столярова)

  2. Нужен организатор: Показать еще

    20.11.2017: Алексей Дерябин - новый тренинг "Энергетика и...

    20.11.2017: Курс Эффективного трейдинга от Артема Звездина

    20.11.2017: Таргетированная реклама #Вконтакте от А до Я - 5.0 + VIP (Антон Михайлов, Роман Шарафутдинов)

    20.11.2017: Анализ матчей по программе Robo-win

    20.11.2017: Вебинар: Математика вдохновения (Лена Смирнова)

  3. Сбор взносов Показать еще

    20.11.2017: Искусство маленьких шагов (Юлия Столярова)

    20.11.2017: Схема от 80.000 до 300.000 рублей в месяц (Александр Дубровский)

    20.11.2017: Компенсаторная астрология (Павел Андреев)

    20.11.2017: Школа шопинга. Базовый курс "Студент" (Татьяна Тимофеева)

    20.11.2017: Элементарная ретушь (Lena Mint)

Запись

Машинное обучение. Наука и искусство построения...

Тема в разделе "Электронные книги", создана пользователем Telegram, 1 мар 2015.

Цена:
1120 руб
Взнос:
40 руб
Организатор:
Требуется
Участников:
0/100

Список пока что пуст. Запишитесь первым!

Записаться
    Тип: Стандартная складчина
  1. Telegram
    Telegram Организатор складчин

    Машинное обучение. Наука и искусство построения...

    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.

     
    Telegram, 1 мар 2015
  2. Похожие складчины
    1. Zander
    2. Лизок
    3. Нафаня
    4. Нафаня
    5. Aplication
    6. Нафаня
    7. Лизок
    Загрузка...
Участники складчины Машинное обучение. Наука и искусство построения... смогут написать отзыв
Наверх