Google 
Аннотация: Машинное обучение: основы, алгоритмы и практика применения
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.
| Издательство | БХВ-Петербург |
| Автор/составитель | Уатт Дж. |
| Год выпуска | 2022 |
| ISBN | 978-5-9775-6763-3 |
| Обложка | мягкая обложка |
| Дата выпуска | 2022 г. |
| Количество томов | 1 |
| Количество страниц | 640 |
| Переплет | мягкий |
| Размеры | 165x215 мм |
| Стандарт | 8 |
| Вес | 660 |
Бесплатная Доставка по Европе (EU)*
*Для заказов свыше 40, - евро Подробнее
Машинное обучение: основы, алгоритмы и практика применения
-25%- Производитель: БХВ-Петербург
- Модель: MYSH4719285
- ISBN: 978-5-9775-6763-3
- Наличие: Есть в наличии
-
Срок доставки: 29 дней
- (12 оценок)
-
53.15€ 39.86€
Во-первых - Вы молодец!
