Raamatut ei saa failina alla laadida, kuid seda saab lugeda meie rakenduses või veebis.
Maht 402 lehekülge
2012 aasta
0+
Машинное обучение. Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данных
Raamatut ei saa failina alla laadida, kuid seda saab lugeda meie rakenduses või veebis.
Raamatust
Перед вами один из самых интересных учебников по машинному обучению – разделу искусственного интеллекта, изучающего методы построения моделей, способных обучаться, и алгоритмов для их построения и обучения. Автор воздал должное невероятному богатству предмета и не упустил из виду объединяющих принципов. Читатель с первых страниц видит 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.
Благодаря всему этому книга задает новый стандарт изучения такой сложной дисциплины, как машинное обучение.
Цветные рисунки к книге размещены на нашем сайте .
Ülevaated, 2 ülevaadet2
Сначала купил 2 тома, глубокое обучение без математики. После перешёл к данной книге. В такой последовательности проблем для восприятия и применения на практике не возникло.
машинное обучение – сочетание статистики и представления знаний, подробно рассматриваются решающие деревья и обучение на основе правил, авторские материалы из преподавания ML, основанные на применении математической статистики. От души рекомендую! =)