Книга Машинное обучение: основы, алгоритмы и практика применения (Джереми Уатт) — 1

Машинное обучение: основы, алгоритмы и практика применения

Джереми Уатт
4 оценки
Купили 42 человека
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 введен
  • Переплёт
    Мягкий
  • Кол-во стр.
    640
  • Вес
    750 г
  • Год издания
    2022

Отзывы

4.5
4 оценки
0
0
1
0
3
Пользователь скрыл свои данные30.07.2026
В книге рассмотрены практически все аспекты машинного обучения с многочисленными примерами на языке Python. Рассмотрено как классическое машинное обучение, так и глубокое обучение на основе нейронных сетей. Книга будет полезной студентам и преподавателям курса машинного обучения. Цветные рисунки к книге и примеры кода можно скачать на сайте издательства.
Плюсы
Хорошее качество печати
Минусы
Мягкая обложка
Андрей03.06.2022
Книга по машинному обучению (МО) с нуля
Написана интересно, примеры взяты из жизни. Материал структурирован и понятен. Подойдёт всем, кто интересуется данной темой и хотел бы в ней разобраться.
Плюсы
Хорошая книга для изучения основ МО,
Большое количество интересных и даже забавных примеров
Много иллюстраций, графиков
Позволяет по ходу чтения решать задачи по МО
Минусы
Чёрно-белые иллюстрации (хотя в оригинале цветные)
При активном чтении корешок может развалиться, он слабоват

Описание и характеристики

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.

Для разработчиков систем машинного обучения.
Книга «Машинное обучение: основы, алгоритмы и практика применения» есть в наличии в интернет-магазине «Читай-город» по привлекательной цене. Если вы находитесь в Москве, Санкт-Петербурге, Нижнем Новгороде, Казани, Екатеринбурге, Ростове-на-Дону или любом другом регионе России, вы можете оформить заказ на книгу Джереми Уатт «Машинное обучение: основы, алгоритмы и практика применения» и выбрать удобный способ его получения: самовывоз, доставка курьером или отправка почтой. Чтобы покупать книги вам было ещё приятнее, мы регулярно проводим акции и конкурсы.