Благодаря интуитивно понятному, но строгому подходу к машинному обучению эта книга предоставляет фундаментальные знания и практические инструменты, необходимые для проведения исследований и разработки систем машинного обучения.
- Приведено 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.
- Отдельно рассмотрены продвинутые методы оптимизации.
- 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.
Первые 30 покупателей могут приобрести эту книгу со скидкой 30% по промокоду first30 на сайте нашего издательства.