Машинное обучение (Machine Learning)
Бринк Х., Ричардс Дж., Феверолф М. Машинное обучение
- формат pdf
- размер 60,93 МБ
- добавлен 1 апреля 2015 г.
СПб.: Питер, 2017. — 336 с. — (Библиотека программиста). — ISBN 978-5-496-02989-6. Данная книга рассчитана на тех, кто хочет решать самые разнообразные задачи при помощи машинного обучения. Как правило, для этого нужен Python, поэтому в примерах кода используется этот язык, а также библиотеки pandas и scikit-learn. Вы познакомитесь с основными понятиями ML, такими как сбор данных, моделирование, классификация и регрессия, а главное, получите прак...
Бринк Х., Ричардс Дж., Феверолф М. Машинное обучение
- формат djvu
- размер 5,32 МБ
- добавлен 1 апреля 2015 г.
СПб.: Питер, 2017. — 336 с. — (Библиотека программиста). — ISBN 978-5-496-02989-6. Данная книга рассчитана на тех, кто хочет решать самые разнообразные задачи при помощи машинного обучения. Как правило, для этого нужен Python, поэтому в примерах кода используется этот язык, а также библиотеки pandas и scikit-learn. Вы познакомитесь с основными понятиями ML, такими как сбор данных, моделирование, классификация и регрессия, а главное, получите прак...
Домингос Педро. Верховный алгоритм. Как машинное обучение изменит наш мир
- формат pdf
- размер 4,37 МБ
- добавлен 1 апреля 2015 г.
М.: Манн, Иванов и Фербер, 2016. — 336 с. — ISBN 978-5-00100-172-0. Популярная и интересная книга о поиске универсального самообучающегося алгоритма от ученого-практика. Алгоритмы управляют нашей жизнью. Они находят книги, фильмы, работу и партнеров для нас, управляют нашими инвестициями и разрабатывают новые лекарства. Эти алгоритмы все больше обучаются на основе тех массивов данных, что мы оставляем после себя в современном цифровом мире. Словн...
Кук Д. Машинное обучение с использованием библиотеки Н2О (+CD)
- формат pdf, txt
- размер 121,19 МБ
- добавлен 1 апреля 2015 г.
М.: ДМК Пресс, 2018. — 252 с. Н2О - простая в использовании и открытая библиотека, которая поддерживает большое количество операционных систем и языков программирования, а также масштабируется для обработки больших данных. Эта книга научит вас использовать алгоритмы машинного обучения, реализованные в Н2О, с упором на наиболее важные для продуктивной работы аспекты. Рассмотрены глубокое обучение, случайный лес, обучение на неразмеченных данных и...
Плас Дж.В. Python для сложных задач. Наука о данных и машинное обучение
- формат epub
- размер 21,62 МБ
- добавлен 1 апреля 2015 г.
СПб.: Питер, 2018. — 585 c. — ISBN 978-5-496-03068-7. Книга "Python Data Science Handbook" - это подробное руководство по самым разным вычислительным и статистическим методам, без которых немыслима любая интенсивная обработка данных, научные исследования и передовые разработки.
Рашка C. Python и машинное обучение
- формат pdf
- размер 149,79 МБ
- добавлен 1 апреля 2015 г.
М.: ДМК Пресс, 2017. — 418 с.: ил. — ISBN 978-5-97060-409-0. Книга предоставит вам доступ в мир прогнозной аналитики и продемонстрирует, почему Python является одним из лидирующих языков науки о данных. Охватывая широкий круг мощных библиотек Python, в том числе scikit-learn, Theano и Keras, предлагая руководство и советы по всем вопросам, начиная с анализа мнений и заканчивая нейронными сетями, книга ответит на большинство ваших вопросов по маши...
Флах П. Машинное обучение. Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данных
- формат pdf
- размер 38,94 МБ
- добавлен 1 апреля 2015 г.
М.: ДМК Пресс, 2015. — 400 с. 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 из...
Флах П. Машинное обучение. Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данных
- формат djvu
- размер 23,97 МБ
- добавлен 1 апреля 2015 г.
Пер. с англ. А. А. Слинкина. - М.: ДМК Пресс, 2015.-400 с: ил. ISBN 978-5-97060-273-7, 600 dpi, OCR. 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 об...
Шолле Ф. Глубокое обучение на Python
- формат djvu
- размер 4,42 МБ
- добавлен 1 апреля 2015 г.
СПб.: Питер, 2018. — 400 с.: ил. — (Библиотека программиста). — ISBN 978-5-4461-0770-4. Глубокое обучение — Deep learning — это набор алгоритмов машинного обучения, которые моделируют высокоуровневые абстракции в данных, используя архитектуры, состоящие из множества нелинейных преобразований. Согласитесь, эта фраза звучит угрожающе. Но всё не так страшно, если о глубоком обучении рассказывает Франсуа Шолле, который создал Keras — самую мощную биб...
Шолле Ф. Глубокое обучение на Python
- формат epub
- размер 12,81 МБ
- добавлен 1 апреля 2015 г.
СПб.: Питер, 2018. — 400 с.: ил. — (Библиотека программиста). — ISBN 978-5-4461-0770-4. Глубокое обучение — Deep learning — это набор алгоритмов машинного обучения, которые моделируют высокоуровневые абстракции в данных, используя архитектуры, состоящие из множества нелинейных преобразований. Согласитесь, эта фраза звучит угрожающе. Но всё не так страшно, если о глубоком обучении рассказывает Франсуа Шолле, который создал Keras — самую мощную биб...
Шолле Ф. Глубокое обучение на Python
- формат pdf
- размер 10,32 МБ
- добавлен 1 апреля 2015 г.
СПб.: Питер, 2018. — 400 с.: ил. — (Библиотека программиста). — ISBN 978-5-4461-0770-4. Глубокое обучение — Deep learning — это набор алгоритмов машинного обучения, которые моделируют высокоуровневые абстракции в данных, используя архитектуры, состоящие из множества нелинейных преобразований. Согласитесь, эта фраза звучит угрожающе. Но всё не так страшно, если о глубоком обучении рассказывает Франсуа Шолле, который создал Keras — самую мощную биб...
Alpaydin E. Introduction to Machine Learning
- формат pdf
- размер 2.87 МБ
- добавлен 05 октября 2011 г.
Издательство MIT Press, 2010, -581 pp. Machine learning is programming computers to optimize a performance criterion using example data or past experience. We need learning in cases where we cannot directly write a computer program to solve a given problem, but need example data or experience. One case where learning is necessary is when human expertise does not exist, or when humans are unable to explain their expertise. Consider the recognitio...
Marinai S., Fujisawa H. (eds.) Machine Learning in Document Analysis and Recognition
- формат pdf
- размер 3.03 МБ
- добавлен 06 января 2012 г.
Издательство Springer, 2008, -256 pp. The objective of Document Analysis and Recognition (DAR) is to recognize the text and graphical components of a document and to extract information. With first papers dating back to the 1960’s, DAR is a mature but still growing research field with consolidated and known techniques. Optical Character Recognition (OCR) engines are some of the most widely recognized products of the research in this field, while...
Mellouk A., Chebira A. (eds.) Machine Learning
- формат pdf
- размер 8.06 МБ
- добавлен 12 ноября 2011 г.
Издательство InTech, 2009, -430 pp. Machine Learning is often referred to as a branch of artificial intelligence which deals with the design and the development of algorithms and techniques that help machines to learn. Hence, it is closely related to various scientific domains as Optimization, Vision, Robotic and Control, Theoretical Computer Science, etc. Based on this, Machine Learning can be defined in various ways related to a scientific do...
Sammut C., Webb G.I. (eds.) Encyclopedia of Machine Learning
Энциклопедия- формат pdf
- размер 34.6 МБ
- добавлен 19 октября 2011 г.
Издательство Springer, 2011, -1058 pp. The term Machine Learning came into wide-spread use following the first workshop by that name, held at Carnegie-Mellon University in 1980. The papers from that workshop were published as Machine Learning: An Artificial Intelligence Approach, edited by Ryszard Michalski, Jaime Carbonell and Tom Mitchell. Machine Learning came to be identified as a research field in its own right as the workshops evolved into...
Zhang D., Tsai J. (eds.) Advances in Machine Learning Applications in Software Engineering
- формат pdf
- размер 4.45 МБ
- добавлен 14 октября 2011 г.
Издательство Idea Group, 2007, -384 pp. Machine learning is the study of how to build computer programs that improve their performance at some task through experience. The hallmark of machine learning is that it results in an improved ability to make better decisions. Machine learning algorithms have proven to be of great practical value in a variety of application domains. Not surprisingly, the field of software engineering turns out to be a fe...
Zhang Y. (ed.) Application of Machine Learning
- формат pdf
- размер 7.33 МБ
- добавлен 29 сентября 2011 г.
Издательство InTech, 2010, -288 pp. In recent years many successful machine learning applications have been developed, ranging from data mining programs that learn to detect fraudulent credit card transactions, to information filtering systems that learn user’s reading preferences, to autonomous vehicles that learn to drive on public highways. At the same time, machine learning techniques such as rule induction, neural networks, genetic learnin...
Zhang Y. (ed.) Machine Learning
- формат pdf
- размер 14.6 МБ
- добавлен 12 ноября 2011 г.
Издательство InTech, 2010, -446 pp. The goal of this book is to present the key algorithms, theory and applications that from the core of machine learning. Learning is a fundamental activity. It is the process of constructing a model from complex world. And it is also the prerequisite for the performance of any new activity and, later, for the improvement in this performance. Machine learning is concerned with constructing computer programs tha...
Zhang Y. (ed.) New Advances in Machine Learning
- формат pdf
- размер 16.95 МБ
- добавлен 12 ноября 2011 г.
Издательство InTech, 2010, -374 pp. The purpose of this book is to provide an up-to-data and systematical introduction to the principles and algorithms of machine learning. The definition of learning is broad enough to include most tasks that we commonly call Learning tasks, as we use the word in daily life. It is also broad enough to encompass computer that improve from experience in quite straight forward ways. Machine learning addresses the...