Машинное обучение: основы, алгоритмы и практика применения : [подробное руководство] : перевод с английского
Уатт Д., Борхани Р., Катсаггелос А.
Издательство: БХВ-Петербург
Год: 2022
Страниц: 612
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
Уатт, Джереми. Машинное обучение: основы, алгоритмы и практика применения : [подробное руководство] : перевод с английского / Джереми Уатт, Реза Борхани, Аггелос Катсаггелос. – Санкт-Петербург : БХВ-Петербург, 2022Предм. указ.: с. 606-612.
Дополнительная информация
  • ISBN
    978-5-9775-6763-3, 978-1-108-48072-7
  • Город
    Санкт-Петербург
  • Предметная рубрика
    Обучающие программы
  • Место хранения
    Ч/з1
  • Индекс ГРНТИ
    50.41
Дополнительные изображения