मशीन लर्निंग: मूल बातें
A

मशीन लर्निंग: मूल बातें

मशीन लर्निंग
machine learning fundamentals probability theory Bayes theorem generalized linear models feature extraction overfitting
लेखक
Сергей Николенко
प्रकाशक
Питер
वर्ष
2025
भाषा
रूसी
57
इस पुस्तक को रेट करें

पुस्तक पढ़ने के लिए, लॉग इन करें / पंजीकरण करें

अंश का पूर्वावलोकन

समान पुस्तकें

अनावश्यक शब्दों के बिना मशीन लर्निंग

अनावश्यक शब्दों के बिना मशीन लर्निंग

Андрей Бурков

मशीन लर्निंग और पूर्वानुमान के गणितीय आधार

मशीन लर्निंग और पूर्वानुमान के गणितीय आधार

В. В. Вьюгин

डीप लर्निंग: सिद्धांत और अवधारणाएँ

डीप लर्निंग: सिद्धांत और अवधारणाएँ

Кристофер М. Бишоп, Хью Бишоп

संभाव्य मशीन लर्निंग: परिचय

संभाव्य मशीन लर्निंग: परिचय

Кэвин П. Мэрфи

मशीन लर्निंग। डेटा से ज्ञान निकालने वाले एल्गोरिदम बनाने की विज्ञान और कला।

मशीन लर्निंग। डेटा से ज्ञान निकालने वाले एल्गोरिदम बनाने की विज्ञान और कला।

Петер Флах (Peter Flach)

प्रैक्टिशनर के दृष्टिकोण से डीप लर्निंग

प्रैक्टिशनर के दृष्टिकोण से डीप लर्निंग

Джош Паттерсон, Адам Гибсон

एप्लाइड मशीन लर्निंग और इंजीनियर्स के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस

एप्लाइड मशीन लर्निंग और इंजीनियर्स के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस

Джефф Просиз

मशीन लर्निंग। वास्तविक परियोजनाओं का पोर्टफोलियो

मशीन लर्निंग। वास्तविक परियोजनाओं का पोर्टफोलियो

Алексей Григорьев

मशीन लर्निंग: व्यवसाय के लिए एल्गोरिदम

मशीन लर्निंग: व्यवसाय के लिए एल्गोरिदम

Маркос Лопез де Прадо

मशीन लर्निंग: मूल बातें, एल्गोरिदम और व्यावहारिक अनुप्रयोग

मशीन लर्निंग: मूल बातें, एल्गोरिदम और व्यावहारिक अनुप्रयोग

Джереми Уатт, Реза Борхани, Аггелос К. Катсаггелос