Машинное обучение: основы
A

Машинное обучение: основы

Машинное обучение
machine learning fundamentals probability theory Bayes theorem generalized linear models feature extraction overfitting
Автор
Сергей Николенко
Издательство
Питер
Год
2025
Язык
Русский
163
Оцените книгу

Чтобы читать книгу, войдите / зарегистрируйтесь

Ознакомительный фрагмент

Похожие книги

Машинное обучение без лишних слов

Машинное обучение без лишних слов

Андрей Бурков

Математические основы машинного обучения и прогнозирования

Математические основы машинного обучения и прогнозирования

В. В. Вьюгин

Глубокое обучение: принципы и концепции

Глубокое обучение: принципы и концепции

Кристофер М. Бишоп, Хью Бишоп

Вероятностное машинное обучение: введение

Вероятностное машинное обучение: введение

Кэвин П. Мэрфи

Машинное обучение. Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данных

Машинное обучение. Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данных

Петер Флах (Peter Flach)

Глубокое обучение с точки зрения практика

Глубокое обучение с точки зрения практика

Джош Паттерсон, Адам Гибсон

Прикладное машинное обучение и искусственный интеллект для инженеров

Прикладное машинное обучение и искусственный интеллект для инженеров

Джефф Просиз

Машинное обучение. Портфолио реальных проектов

Машинное обучение. Портфолио реальных проектов

Алексей Григорьев

Машинное обучение: алгоритмы для бизнеса

Машинное обучение: алгоритмы для бизнеса

Маркос Лопез де Прадо

Машинное обучение: основы, алгоритмы и практика применения

Машинное обучение: основы, алгоритмы и практика применения

Джереми Уатт, Реза Борхани, Аггелос К. Катсаггелос