320 стр.;
мягкий переплет;
тип бумаги: офсетная белая;
формат 60х90/16 (145х215 мм);
Издательство Диалектика;
серия Карманный справочник;
ISBN , 978-1492047544
скан PDF
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
При использовании книги «Машинное обучение: карманный справочник» предполагается знание языка программирования Python. В книге демонстрируется, как использовать различные вспомогательные библиотеки Python для решения реальных задач МО
Книга «Машинное обучение: карманный справочник» не заменит учебный курс по МО, но должна служить ориентиром того, что может охватывать прикладной курс машинного обучения. Автор использует ее в качестве справочного материала для курсов по анализу данных и машинному обучению, который он преподает
Мэтт Харрисон считает, что книга «Машинное обучение: карманный справочник» — лучший сборник ресурсов и примеров для решения задач прогнозного моделирования, если у Вас есть структурированные данные
