Машинное обучение: основы, алгоритмы и практика применения : [подробное руководство]
Джереми Уатт, Реза Борхани, Аггелос Катсаггелос, перевод с английского Андрея Логунова
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.
ปี:
2022
สำนักพิมพ์:
БХВ-Петербург
ภาษา:
russian
จำนวนหน้า:
612
ISBN 10:
5977567634
ISBN 13:
9785977567633
ไฟล์:
PDF, 93.28 MB
IPFS:
,
russian, 2022