Masinõpe absoluutsetele algajatele. Sissejuhatav kursus lihtsas keeles
Praktiline ja üksikasjalik sissejuhatus masinõppesse. Lihtsad ja arusaadavad selgitused ning programmeerimiskogemuse puudumise vajaduse tõrjumine muudab selle raamatu suurepäraseks alternatiiviks akadeemilisele õpikule. Siin esitatakse põhilised masinõppe (ML) algoritmid, millele lisanduvad illustratiivsed näited ja praktilised tööd. Samuti õpite ristkontrolli, ensemble modelleerimist, hüperparameetrite otsingut...
mudelite kohandamiseks, funktsioonide projekteerimist, kuumkoodimist ja palju muud. Intelligentsete masinate arendamiseks on esmajoones vajalik klassikalise statistika mõistmine, kuna algoritmid, mis põhinevad sellel, on masinõppe süda. Koodi kirjutamine on veel üks lahutamatu osa ML-ist, mis hõlmab andmete haldamist. Siiski on seda juhendit võimalik omandada isegi ilma programmeerimisoskusteta. Võib-olla algab teie teekond masinõppe valdkonnas selle raamatu lugemisega, või võib-olla rahuldab see lihtsalt teie uudishimu.
Juhendi sees: • Tasuta andmekogude allalaadimine. • Andmete puhastusmeetodid, sealhulgas kuumkoodimine, grupeerimine ja puuduvate andmete töötlemine. • Andmete ettevalmistamine analüüsiks. • Liiniline regressioonianalüüs. • Klasterdamine, sealhulgas k-mitme grupeerimine. • Neuraalsete võrkude põhialused. • Kallutus/variatsioon mudeli parandamiseks masinõppes. • Otsuspuud klassifitseerimise dekodeerimiseks. • Teie esimene masinõppe mudel Pythoniga.
Oliver Theobald on tehniline kirjutaja, kes spetsialiseerub tehisintellekti, finantstehnoloogia ja pilvearvutuse teemadele. Raamatute autor, sealhulgas Python for Absolute Beginners, Machine Learning with Python for Beginners, Data Analytics for Absolute Beginners jne.
Praktiline ja üksikasjalik sissejuhatus masinõppesse. Lihtsad ja arusaadavad selgitused ning programmeerimiskogemuse puudumise vajaduse tõrjumine muudab selle raamatu suurepäraseks alternatiiviks akadeemilisele õpikule. Siin esitatakse põhilised masinõppe (ML) algoritmid, millele lisanduvad illustratiivsed näited ja praktilised tööd. Samuti õpite ristkontrolli, ensemble modelleerimist, hüperparameetrite otsingut mudelite kohandamiseks, funktsioonide projekteerimist, kuumkoodimist ja palju muud. Intelligentsete masinate arendamiseks on esmajoones vajalik klassikalise statistika mõistmine, kuna algoritmid, mis põhinevad sellel, on masinõppe süda. Koodi kirjutamine on veel üks lahutamatu osa ML-ist, mis hõlmab andmete haldamist. Siiski on seda juhendit võimalik omandada isegi ilma programmeerimisoskusteta. Võib-olla algab teie teekond masinõppe valdkonnas selle raamatu lugemisega, või võib-olla rahuldab see lihtsalt teie uudishimu.
Juhendi sees: • Tasuta andmekogude allalaadimine. • Andmete puhastusmeetodid, sealhulgas kuumkoodimine, grupeerimine ja puuduvate andmete töötlemine. • Andmete ettevalmistamine analüüsiks. • Liiniline regressioonianalüüs. • Klasterdamine, sealhulgas k-mitme grupeerimine. • Neuraalsete võrkude põhialused. • Kallutus/variatsioon mudeli parandamiseks masinõppes. • Otsuspuud klassifitseerimise dekodeerimiseks. • Teie esimene masinõppe mudel Pythoniga.
Oliver Theobald on tehniline kirjutaja, kes spetsialiseerub tehisintellekti, finantstehnoloogia ja pilvearvutuse teemadele. Raamatute autor, sealhulgas Python for Absolute Beginners, Machine Learning with Python for Beginners, Data Analytics for Absolute Beginners jne.