Оливер Теобальд | Машинное обучение для абсолютных новичков [3 книги] (2017, 2021, 2024) [PDF, MOBI] -Автор: Оливер Теобальд Перевод: М. Райтман Издательство: Scatterplot Press; Эксмо, БОМБОРА Серия: Мировой компьютерный бестселлер ISBN: 978-5-04-205170-8, 978-5-04-190305-3, B08RWBSKQB Жанр: Программирование. Интернет и технологии Язык: Русский, английский Формат: PDF, MOBI Качество: Изначально электронное (ebook) Иллюстрации: Цветные и черно-белые Описание: 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. 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.
"Дополнительная информация:"
Оливер Теобальд. Машинное обучение для абсолютных новичков. Вводный курс, изложенный простым языком 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. В оригинале Oliver Theobald. Machine Learning for Absolute Beginners: A Plain English Introduction (Third Edition) As a clear and concise alternative, this book provides a high-level introduction to machine learning, free downloadable code exercises, and video demonstrations. Machine Learning for Absolute Beginners. This means plain-English explanations and no coding experience required. Where core algorithms are introduced, clear explanations and visual examples are added to make it easy to follow along at home. In This Step-By-Step Guide You Will Learn - How to download free datasets - What tools and machine learning libraries you need - Data scrubbing techniques, including one-hot encoding, binning and dealing with missing data - Preparing data for analysis, including k-fold Validation - Regression analysis to create trend lines - k-Means Clustering to find new relationships - The basics of Neural Networks - Bias/Variance to improve your machine learning mode - Decision Trees to decode classification, and - How to build your first Machine Learning Model to predict house values using Python
Скачать Оливер Теобальд - Машинное обучение для абсолютных новичков [3 книги] (2017, 2021, 2024) слив курса.
Текущее время: Сегодня 13:30
Часовой пояс: GMT + 4
Вы не можете начинать темы Вы не можете отвечать на сообщения Вы не можете редактировать свои сообщения Вы не можете удалять свои сообщения Вы не можете голосовать в опросах Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям Вы не можете скачивать файлы
