- Машинное обучение: карманный справочник. Краткое руководство по методам структурированного машинного обучения на Python В книгу "Машинное обучение: карманный справочник" включены подробные примеры и комментарии, которые помогут вам оперативно ориентироваться в основах структурированного машинного обучения (МО). Автор, Мэтт Харрисон, предлагает ценный справочник, который вы можете использовать как дополнительное пособие при обучении МО и в качестве удобного ресурса, когда погружаетесь в ваш следующий проект машинного обучения. Приведенные фрагменты кода имеют такой размер, чтобы их можно было использовать и адаптировать в ваших собственных проектах МО. Книга, идеально подходящая для программистов, аналитиков данных и инженеров искусственного интеллекта, содержит обзор процесса машинного обучения и знакомит вас с классификацией структурированных данных. В книге рассматриваются различные библиотеки и модели, их компромиссы, настройка и интерпретация. Кроме всего прочего вы изучите методы кластеризации, регрессии и уменьшения размерности.
Мир книг
Харрисон М.
- Машинное обучение: карманный справочник. Краткое руководство по методам структурированного машинного обучения на Python
В книгу "Машинное обучение: карманный справочник" включены подробные примеры и комментарии, которые помогут вам оперативно ориентироваться в основах структурированного машинного обучения (МО). Автор, Мэтт Харрисон, предлагает ценный справочник, который вы можете использовать как дополнительное пособие при обучении МО и в качестве удобного ресурса, когда погружаетесь в ваш следующий проект машинного обучения. Приведенные фрагменты кода имеют такой размер, чтобы их можно было использовать и адаптировать в ваших собственных проектах МО. Книга, идеально подходящая для программистов, аналитиков данных и инженеров искусственного интеллекта, содержит обзор процесса машинного обучения и знакомит вас с классификацией структурированных данных. В книге рассматриваются различные библиотеки и модели, их компромиссы, настройка и интерпретация. Кроме всего прочего вы изучите методы кластеризации, регрессии и уменьшения размерности.