Машинное обучение: основы, алгоритмы и практика применения

В избранное

Наличие:

В наличии

1945₽

2370 ₽

цена в розничном
магазине

Доставим в любой магазин бесплатно, Проверить наличие в

магазинах

Доставка Boxberry 1-2 дня

Характеристики

Издательство:

БХВ-ПЕТЕРБУРГ (BHV)
Автор:

Уатт Дж.
ISBN:

978-5-9775-6763-3
Артикул:

185025

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.