Алгоритмы машинного обучения








Узнайте тонкости работы алгоритмов ML, чтобы эффективно решать задачи и повышать производительность используемых моделей. Познакомьтесь с фундаментальными математическими основами важнейших алгоритмов машинного обучения и вариантами их реализации на Python. Особое внимание уделяется вероятностным методам. В книге анализируются и объясняются десятки алгоритмов, применяемых в различных сферах, в частности, финансах, компьютерном зрении и обработке естественного языка. Каждый алгоритм сначала выводится математически, а потом иллюстрируется кодом на Python, снабженным подробными пояснениями и информативными графиками. Особую ценность представляет данная автором ясная интерпретация байесовских алгоритмов для моделей Монте-Карло и марковских цепей.
Go to description and details| Publisher | Прогресс книга |
| Series | Библиотека программиста |
| Pages | 336 |
| Language | Русский |
| ISBN | 978-5-4461-4257-6 |
Узнайте тонкости работы алгоритмов ML, чтобы эффективно решать задачи и повышать производительность используемых моделей. Познакомьтесь с фундаментальными математическими основами важнейших алгоритмов машинного обучения и вариантами их реализации на Python. Особое внимание уделяется вероятностным методам. В книге анализируются и объясняются десятки алгоритмов, применяемых в различных сферах, в частности, финансах, компьютерном зрении и обработке естественного языка. Каждый алгоритм сначала выводится математически, а потом иллюстрируется кодом на Python, снабженным подробными пояснениями и информативными графиками. Особую ценность представляет данная автором ясная интерпретация байесовских алгоритмов для моделей Монте-Карло и марковских цепей.
| Publisher | Прогресс книга |
| Series | Библиотека программиста |
| Pages | 336 |
| Language | Русский |
| ISBN | 978-5-4461-4257-6 |
| Cover | Мягкий переплёт |
| Dimensions | 165 × 18 × 230 mm |
| Weight, g | 528 |