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

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

1 Звезда2 Звезды3 Звезды4 Звезды5 Звезд 3,80
всего оценок: 57
Загрузка...
Универсальный рейтинг: 3.012376 Автор: Петер Флах Объем: 402 стр.

Жанры:

зарубежная компьютерная литература зарубежная образовательная литература информатика и вычислительная техника кибернетика книги о компьютерах data mining искусственный интеллект машинное обучение Петер Флах

Читать онлайн:

Страница 1 из ?
Загрузка книги...
Страница 1 из ?

Описание:

Книга автора Петер Флах. Относится к жанрам: data mining, искусственный интеллект, машинное обучение. Объем: 402 стр.. Дата написания: 2012. Возрастное ограничение: 0+.

Вы можете в один клик скачать книгу ‘Машинное обучение. Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данных’ в форматах fb2, ePub, txt без регистрации. Или же, выбирая подходящий Вам вариант, читать онлайн ‘Машинное обучение. Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данных’ на нашем сайте. Здесь Вы легко сможете выбрать нужную книгу в соответствии со своими предпочтениями.

Если Вы ещё не определились с выбором, то посмотрите разделы «Рейтингов» и «Обзоров книг» нашего сайта, там сможете подобрать книгу или серию книг, которые Вам обязательно понравятся.

Аннотация:

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 подобранные 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.

Благодаря всему этому книга задает новый стандарт изучения такой сложной дисциплины, как машинное обучение.

Цветные рисунки к книге размещены на нашем сайте http://www.dmkpress.com.

Возрастное ограничение: 0+ Дата написания: 2012 Правообладатель: ДМК Пресс

Реклама. ООО ЛИТРЕС, ИНН 7719571260, erid: 2VfnxyNkZrY

Добавить комментарий

Последние комментарии