Машинное обучение. Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данных
| Main Author: | |
|---|---|
| Summary: | Перед вами один из самых интересных учебников по машинному обучению – разделу искусственного интеллекта, изучающего методы построения моделей, способных обучаться, и алгоритмов для их построения и обучения. Автор воздал должное невероятному богатству предмета и не упустил из виду объединяющих принципов. Читатель с первых страниц видит машинное обучение в действии, но без не нужных на первых порах технических деталей. По мере изучения предмета тщательно по- добранные примеры, сопровождаемые иллюстрациями, постепенно усложняются. В книге описан широкий круг логических, геометрических и статистических моделей, затрагиваются и такие находящиеся на переднем крае науки темы, как матричная факторизация и анализ РХП. Особое внимание уделено важнейшей роли признаков. Устоявшаяся терминология дополняется введением в рассмотрение новых полезных концепций. В конце каждой главы приводятся ссылки на дополнительную литературу с авторскими комментариями. Книга из коллекции ДМК Пресс - Информатика |
| Published: |
Москва, ДМК Пресс, 2015
|
| Subjects: | |
| Online Access: | http://e.lanbook.com/books/element.php?pl1_id=69955 https://e.lanbook.com/img/cover/book/69955.jpg |
| Format: | Electronic Book |
MARC
| LEADER | 00000nam0a2200000 i 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | 69955 | ||
| 010 | |a 978-5-97060-273-7 | ||
| 100 | |a 20250516d2015 k y0rusy01020304ca | ||
| 101 | 0 | |a rus | |
| 102 | |a RU | ||
| 105 | |a y z 000zy | ||
| 106 | |a z | ||
| 200 | 1 | |a Машинное обучение. Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данных |b Электронный ресурс |f Флах П. | |
| 210 | |a Москва |b Москва |c ДМК Пресс |d 2015 | ||
| 215 | |a 400 с. | ||
| 330 | |a Перед вами один из самых интересных учебников по машинному обучению – разделу искусственного интеллекта, изучающего методы построения моделей, способных обучаться, и алгоритмов для их построения и обучения. Автор воздал должное невероятному богатству предмета и не упустил из виду объединяющих принципов. Читатель с первых страниц видит машинное обучение в действии, но без не нужных на первых порах технических деталей. По мере изучения предмета тщательно по- добранные примеры, сопровождаемые иллюстрациями, постепенно усложняются. В книге описан широкий круг логических, геометрических и статистических моделей, затрагиваются и такие находящиеся на переднем крае науки темы, как матричная факторизация и анализ РХП. Особое внимание уделено важнейшей роли признаков. Устоявшаяся терминология дополняется введением в рассмотрение новых полезных концепций. В конце каждой главы приводятся ссылки на дополнительную литературу с авторскими комментариями. | ||
| 333 | |a Книга из коллекции ДМК Пресс - Информатика | ||
| 610 | 0 | |a машинного обучения | |
| 610 | 0 | |a задачи | |
| 610 | 0 | |a модели | |
| 610 | 0 | |a признаки | |
| 610 | 0 | |a бинарная классификация | |
| 610 | 0 | |a классификация | |
| 610 | 0 | |a оценка качества | |
| 610 | 0 | |a ранжирование | |
| 610 | 0 | |a признаки | |
| 610 | 0 | |a ингредиенты | |
| 610 | 0 | |a многоклассовая классификация | |
| 610 | 0 | |a регрессия | |
| 610 | 0 | |a обучение без учителя | |
| 610 | 0 | |a дескриптивная | |
| 610 | 0 | |a кластеризация | |
| 610 | 0 | |a концептуальное обучение | |
| 610 | 0 | |a пространство гипотез | |
| 610 | 0 | |a пути в пространстве гипотез | |
| 610 | 0 | |a деревья | |
| 610 | 0 | |a модели на основе правил | |
| 610 | 0 | |a линейные модели | |
| 610 | 0 | |a метрические модели | |
| 610 | 0 | |a так много дорог | |
| 610 | 0 | |a линейные классификаторы | |
| 610 | 0 | |a линейность | |
| 610 | 0 | |a ядерные методы | |
| 610 | 0 | |a метры | |
| 610 | 0 | |a кладящие | |
| 610 | 0 | |a ближайшему соседу | |
| 610 | 0 | |a иерархическая кластеризация | |
| 700 | 1 | |a Флах |b П. | |
| 801 | 1 | |a RU |b Издательство Лань |c 20250516 |g RCR | |
| 856 | 4 | |u http://e.lanbook.com/books/element.php?pl1_id=69955 | |
| 856 | 4 | 1 | |u https://e.lanbook.com/img/cover/book/69955.jpg |
| 953 | |a https://e.lanbook.com/img/cover/book/69955.jpg | ||