Практическое и подробное введение в машинное обучение.
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 неот
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 неот
- -17%
Машинное обучение для абсолютных новичков. Вводный курс, изложенный простым языком
Купили 595 человек
Описание и характеристики
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.
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.
Об авторе
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.
- Тип обложки Твёрдый переплёт
- Кол-во стр. 208
- Вес 455 г
- Год издания 2026
- Издательство Эксмо
- Издательский бренд БОМБОРА
- Серия Мировой компьютерный бестселлер
- Автор Оливер Теобальд
- Переводчик С. Черников
- Тип бумаги офсет
- Размер 1.7x16.9x24.2
- ID товара 3046313
- ISBN 978-5-04-190305-3
- Возрастное ограничение 12+
Отзывы
Сначала новые
Книга даст хороший буст для начинающих, которые хотят углубляться в тему машинного обучения. Достаточно много хорошо изложенной информации и самое главное пояснений тех или иных действий. Хорошо подобранный шрифт и как приятный бонус твёрдая красивая обложка только сделают изучение тем еще приятней и интереснее. Так что хочу пожелать всем приятного чтения
Данная книга подходит для тех, кто знает немного язык программирования - Python и собирается изучать машинное обучение. В данной книге множество ссылок на полезные ресурсы, с помощью которых можно очень быстро развиться в обучении. Также отдельный плюс за легкое объяснение сложных тех на ярких примерах, наличие наглядных таблиц, картинок. Все расписано очень понятно и интересно
Книга написана для абсолютных новичков простым языком для всех тех, кто хочет погрузиться в мир ML без излишнего запутывания в терминологии. Оливер объясняет сложные концепции, делая их доступными для тех, кто понятия не имеет о математике или программировании. Примеры простые аналогии помогают лучше усвоить материал. Очень полезно для самообразования и понимания основ. Отличный старт для дальнейшего углубления в машинное обучение.
Основным мотивом приобретения данной книги является четкое и понятное изложение основ наиболее популярной и востребованной технологии искусственного интеллекта – машинное обучение. Автор приводит интересные и понятные примеры реализации фундаментальных алгоритмов и моделей машинного обучения на языке программирования Python, так же есть контрольные работы по темам и ответы. Еще, что ни мало важно, автор предлагает в конце книги список полезных ресурсов для дальнейшего изучения машинного обучения. Для начинающих заниматься машинным обучением – это идеальная настольная книга. Однозначно рекомендую к покупке!
Плюсы
Доступная цена, для новичков - одна из лучших книг.
Минусы
Нет