Машинное обучение: основы алгоритмы и практика применения БХВ Петербург 978 5 9775 6763 3

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.

Магазин: Буквоед

ISBN: 978-5-9775-6763-3
Объем: 640
Автор: Уатт Дж., Борхани Р., Катсаггелос А.
Издательство: БХВ-Петербург
Год: 2022
Код номенклатуры: ORS843911822434723
Электронная: Нет
noСкидка: no