Книги
Хенрик Бринк,Джозеф Ричардс,Марк Феверолф

Машинное обучение

В последние годы машинное обучение вышло на уровень большого бизнеса: компании активно используют его для зарабатывания денег, прикладные исследования бурно развиваются, а неугомонные разработчики используют любую возможность повысить свой уровень владения данной тематикой.

Данная книга рассчитана на тех, кто хочет решать самые разнообразные задачи при помощи машинного обучения. Как правило, для этого нужен Python, поэтому в примерах кода используется этот язык, а также библиотеки pandas и scikit-learn. Вы познакомитесь с основными понятиями ML, такими как сбор данных, моделирование, классификация и регрессия, а главное, получите практический опыт обработки реальных данных.
545 бумажных страниц
Издательство
Питер

Впечатления

    Василий Губановделится впечатлением3 года назад
    💩Фуууу

    Очень плохая реализация прекрасной идеи.

    Kirill Kделится впечатлением16 дней назад
    👍Советую

Цитаты

    Мария Климовацитирует10 месяцев назад
    Рекомендуемая литература
    Учебник Г. Джеймса «An Introduction to Statistical Learning»6 детально знакомит с наиболее распространенными подходами к машинному обучению на уровне, доступном читателям без специальной подготовки в области математики и статистики. Английский вариант книги с согласия издательства доступен для скачивания в формате PDF на сайте авторов (http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/ISLR%20First%20Printing.pdf).
    nbaibekovaцитирует2 года назад
    itHub по адресу https://github.com/brinkar/real-world-machine-learning
    Anna Starikovaцитирует2 года назад
    С другой стороны, проектирование признаков может применяться и для проверки стереотипов, возникающих на базе рабочего опыта. Чтобы узнать, заслуживает ли гипотеза рассмотрения, достаточно использовать ее как признак в ML-модели. После чего точность работы модели проверяется с этим признаком и без него, чтобы оценить степень его влияния на прогнозирование целевой переменной. Если сильного приращения точности не происходит, очевидно, что гипотезу можно отбросить.

На полках

    Издательский дом «Питер»
    Питер
    • 1.2K
    • 212
    Павел Филатов
    Анализ данных
    • 20
    • 120
    eugeniafoissard
    Data and analytics
    • 32
    • 12
    Svitlana Shevchenko
    Business&self-development
    • 123
    • 11
fb2epub
Перетащите файлы сюда, не более 5 за один раз