уатт джереми машинное обучение основы алгоритмы и практика применения
Уатт Джереми, Борхани Реза, Катсаггелос Аггелос Машинное обучение. Основы, алгоритмы и практика применения
Представлены фундаментальные знания и практические инструменты в области машинного обучения, в том числе более 100 углубленных упражнений на языке Python. Дано введение в машинное обучение и математическую оптимизацию, включая методы первого и второго порядков, градиентного спуска и Ньютона. Приведено полное описание обучения с учителем, включая линейную регрессию, двухклассовую и многоклассовую классификацию, а также обучение без учителя и фундаментальные методы генерации признаков Дано введение в нелинейное обучение с учителем и без. Обсуждается тема автоматизированного отбора подходящих нелинейных моделей, включая перекрестную валидацию, бустирование, регуляризацию и ансамблирование. Рассмотрены фиксированно-контурные ядра, нейронные сети, деревья и другие универсальные аппроксиматоры. Отдельно дана полная трактовка продвинутых методов оптимизации. Электронный архив на сайте издательства содержит коды всех примеров и более 300 цветных иллюстраций.
2261 Руб.
Уатт Дж., Борхани Р., Катсаггелос А. Машинное обучение: основы, алгоритмы и практика применения
Представлены фундаментальные знания и практические инструменты в области машинного обучения, в том числе более 100 углубленных упражнений на языке Python. Дано введение в машинное обучение и математическую оптимизацию, включая методы первого и второго порядков, градиентного спуска и Ньютона. Приведено полное описание обучения с учителем, включая линейную регрессию, двухклассовую и многоклассовую классификацию, а также обучение без учителя и фундаментальные методы генерации признаков. Дано введение в нелинейное обучение с учителем и без. Обсуждается тема автоматизированного отбора подходящих нелинейных моделей, включая перекрестную валидацию, бустирование, регуляризацию и ансамблирование. Рассмотрены фиксированно-контурные ядра, нейронные сети, деревья и другие универсальные аппроксиматоры. Отдельно дана полная трактовка продвинутых методов оптимизации. Электронный архив на сайте издательства содержит коды всех примеров и более 300 цветных иллюстраций. Для разработчиков систем машинного обучения.
1599 Руб.
Уатт Дж., Борхани Р., Катсаггелос А. Машинное обучение: основы, алгоритмы и практика применения
Представлены фундаментальные знания и практические инструменты в области машинного обучения, в том числе более 100 углубленных упражнений на языке Python. Дано введение в машинное обучение и математическую оптимизацию, включая методы первого и второго порядков, градиентного спуска и Ньютона. Приведено полное описание обучения с учителем, включая линейную регрессию, двухклассовую и многоклассовую классификацию, а также обучение без учителя и фундаментальные методы генерации признаков. Дано введение в нелинейное обучение с учителем и без. Обсуждается тема автоматизированного отбора подходящих нелинейных моделей, включая перекрестную валидацию, бустирование, регуляризацию и ансамблирование. Рассмотрены фиксированно-контурные ядра, нейронные сети, деревья и другие универсальные аппроксиматоры. Отдельно дана полная трактовка продвинутых методов оптимизации. Электронный архив на сайте издательства содержит коды всех примеров и более 300 цветных иллюстраций. Для разработчиков систем машинного обучения.
1599 Руб.
Машинное обучение. Алгоритмы для бизнеса
Маркое Лопез де Прадо делится тем, что обычно скрывают, — самыми прибыльными алгоритмами машинного обучения, которые он использовал на протяжении двух десятилетий, чтобы управлять большими пулами средств самых требовательных инвесторов..Машинное обучение меняет практически каждый аспект нашей жизни, алгоритмы МО выполняют задачи, которые до недавнего времени доверяли только проверенным экспертам. В ближайшем будущем машинное обучение будет доминировать в финансах, гадание на кофейной гуще уйдет в прошлое, а инвестиции перестанут быть синонимом азартных игр..Воспользуйтесь шансом поучаствовать в «машинной революции», для этого достаточно познакомиться с первой книгой, в которой приведен полный и систематический анализ методов машинного обучения применительно к финансам: начиная со структур финансовых данных, маркировки финансового ряда, взвешиванию выборки, дифференцированию временного ряда... и заканчивая целой частью, посвященной правильному бэктестированию инвестиционных стратегий.
1539 Руб.
Машинное обучение: алгоритмы для бизнеса
Маркос Лопез де Прадо делится тем, что обычно скрывают - самыми прибыльными алгоритмами машинного обучения, которые он использовал на протяжении двух десятилетий, чтобы управлять большими пулами средств самых требовательных инвесторов.Машинное обучение меняет практически каждый аспект нашей жизни, алгоритмы МО выполняют задачи, которые до недавнего времени доверяли только проверенным экспертам. В ближайшем будущем машинное обучение будет доминировать в финансах, гадание на кофейной гуще уйдет в прошлое, а инвестиции перестанут быть синоним азартных игр. Воспользуйтесь шансом поучаствовать в «машинной революции», для этого достаточно познакомиться с первой книгой, в которой приведен полный и систематический анализ методов машинного обучения применительно к финансам: начиная со структур финансовых данных, маркировки финансового ряда, взвешиванию выборки, дифференцированию временного ряда... и заканчивая целой частью, посвященной правильному бэктестированию инвестиционных стратегий.Об автореМаркос Лопез де Прадо управляет многомиллиардными фондами, используя алгоритмы МО и суперкомпьютеры. Он основал компанию Guggenheim Partners’ Quantitative Investment Strategies (QIS), где разработал высокоэффективные стратегии, позволяющие гарантировать максимальные возвраты на вложенный капитал с поправкой на риск, затем выкупил QIS и успешно развернул этот бизнес в 2018 году.Маркос Лопез де Прадо входит в топ-10 самых читаемых авторов в области финансов благодаря десяткам научных статей, посвященных машинному обучению.
1099 Руб.
Шалев-Шварц Ш., Бен-Давид Ш. Идеи машинного обучения
Машинное обучение - один из самых быстро развивающихся разделов информатики, с приложениями в самых разных областях. Цель этой книги - познакомить читателя с фундаментальными принципами машинного обучения и характерными для него алгоритмическими парадигмами. Книга содержит обширный свод основополагающих теоретических идей машинного обучения и математические выкладки, благодаря которым эти идеи становятся практическими алгоритмами. Вслед за изложением базовых основ дисциплины рассматривается широкий спектр тем, не нашедших достаточного отражения в предшествующих учебниках: вычислительная сложность обучения, понятия выпуклости и устойчивости, важные алгоритмы, включая стохастический градиентный спуск, нейронные сети и обучение структурированному выводу, а также совсем недавние теоретические концепции, например, PAC-байесовский подход и границы сжатия. .Книга задумывалась как повышенный курс для студентов средних и старших курсов, фундаментальные основы и алгоритмы машинного обучения излагаются в форме, доступной студентам и читателям, не являющимся специалистами в области математической статистики, информатики, математики и технических дисциплин. .Важнейшие алгоритмы машинного обучения .Когда необходимо машинное обучение .Вычислительная сложность обучения .Обучение нейронных сетей .Оценка максимального правдоподобия .Инструмент для извлечения информации из больших наборов данных
3059 Руб.
Шалев-Шварц Шай, Бен-Давид Шай Идеи машинного обучения
Машинное обучение - один из самых быстро развивающихся разделов информатики, с приложениями в самых разных областях. Цель этой книги - познакомить читателя с фундаментальными принципами машинного обучения и характерными для него алгоритмическими парадигмами. Книга содержит обширный свод основополагающих теоретических идей машинного обучения и математические выкладки, благодаря которым эти идеи становятся практическими алгоритмами. Вслед за изложением базовых основ дисциплины рассматривается широкий спектр тем, не нашедших достаточного отражения в предшествующих учебниках: вычислительная сложность обучения, понятия выпуклости и устойчивости, важные алгоритмы, включая стохастический градиентный спуск, нейронные сети и обучение структурированному выводу, а также совсем недавние теоретические концепции, например, PAC-байесовский подход и границы сжатия. Книга задумывалась как повышенный курс для студентов средних и старших курсов, фундаментальные основы и алгоритмы машинного обучения излагаются в форме, доступной студентам и читателям, не являющимся специалистами в области математической статистики, информатики, математики и технических дисциплин. Важнейшие алгоритмы машинного обучения Когда необходимо машинное обучение Вычислительная сложность обучения Обучение нейронных сетей Оценка максимального правдоподобия Инструмент для извлечения информации из больших наборов данных
3059 Руб.
Шалев-Шварц Ш., Бен-Давид Ш. Идеи машинного обучения
Машинное обучение - один из самых быстро развивающихся разделов информатики, с приложениями в самых разных областях. Цель этой книги - познакомить читателя с фундаментальными принципами машинного обучения и характерными для него алгоритмическими парадигмами. Книга содержит обширный свод основополагающих теоретических идей машинного обучения и математические выкладки, благодаря которым эти идеи становятся практическими алгоритмами. Вслед за изложением базовых основ дисциплины рассматривается широкий спектр тем, не нашедших достаточного отражения в предшествующих учебниках: вычислительная сложность обучения, понятия выпуклости и устойчивости, важные алгоритмы, включая стохастический градиентный спуск, нейронные сети и обучение структурированному выводу, а также совсем недавние теоретические концепции, например, PAC-байесовский подход и границы сжатия. .Книга задумывалась как повышенный курс для студентов средних и старших курсов, фундаментальные основы и алгоритмы машинного обучения излагаются в форме, доступной студентам и читателям, не являющимся специалистами в области математической статистики, информатики, математики и технических дисциплин. .Важнейшие алгоритмы машинного обучения .Когда необходимо машинное обучение .Вычислительная сложность обучения .Обучение нейронных сетей .Оценка максимального правдоподобия .Инструмент для извлечения информации из больших наборов данных
3059 Руб.
Де Прадо М. Машинное обучение: алгоритмы для бизнеса
Маркос Лопез де Прадо делится тем, что обычно скрывают - самыми прибыльными алгоритмами машинного обучения, которые он использовал на протяжении двух десятилетий, чтобы управлять большими пулами средств самых требовательных инвесторов.
1539 Руб.
Де Прадо М. Машинное обучение: алгоритмы для бизнеса
Маркос Лопез де Прадо делится тем, что обычно скрывают - самыми прибыльными алгоритмами машинного обучения, которые он использовал на протяжении двух десятилетий, чтобы управлять большими пулами средств самых требовательных инвесторов.
1539 Руб.
Де Прадо Маркос Лопес Машинное обучение: алгоритмы для бизнеса
Маркос Лопез де Прадо делится тем, что обычно скрывают — самыми прибыльными алгоритмами машинного обучения, которые он использовал на протяжении двух десятилетий, чтобы управлять большими пулами средств самых требовательных инвесторов. Машинное обучение меняет практически каждый аспект нашей жизни, алгоритмы МО выполняют задачи, которые до недавнего времени доверяли только проверенным экспертам. В ближайшем будущем машинное обучение будет доминировать в финансах, гадание на кофейной гуще уйдет в прошлое, а инвестиции перестанут быть синоним азартных игр. Воспользуйтесь шансом поучаствовать в «машинной революции», для этого достаточно познакомиться с первой книгой, в которой приведен полный и систематический анализ методов машинного обучения применительно к финансам: начиная со структур финансовых данных, маркировки финансового ряда, взвешиванию выборки, дифференцированию временного ряда... и заканчивая целой частью, посвященной правильному бэктестированию инвестиционных стратегий.
1999 Руб.
Алпайдин Э. Машинное обучение: новый искусственный интеллект
Книга "Машинное обучение: новый искусственный интеллект" Этема Алпайдина из серии "Базовые знания" издательства MIT Press представляет собой краткое введение в машинное обучение. Книга дает общее представление о машинном обучении, описывает суть основных алгоритмов обучения без погружения в технические подробности и обсуждает некоторые примеры их применения.
479 Руб.
Алпайдин Э. Машинное обучение: новый искусственный интеллект
Книга "Машинное обучение: новый искусственный интеллект" Этема Алпайдина из серии "Базовые знания" издательства MIT Press представляет собой краткое введение в машинное обучение. Книга дает общее представление о машинном обучении, описывает суть основных алгоритмов обучения без погружения в технические подробности и обсуждает некоторые примеры их применения.
479 Руб.
Математические алгоритмы для программистов. 3D-графика, машинное обучение и моделирование на Python
Неважно, чем вы занимаетесь - большими данными, машинным обучением, компьютерной графикой или криптографией - без математики вам не обойтись! Везде сейчас требуются базовые знания и понимание алгоритмов. Практические примеры позволят легко разобраться с самыми необходимыми математическими понятиями. 300 упражнений и мини-проектов откроют вам новые возможности в освоении интересных и популярных IT-профессий. Вы познакомитесь с базовыми библиотеками Python, используемыми при разработке реальных приложений, и вспомните давно забытые основы линейной алгебры и матана.
1707 Руб.
Кедик Дмитро Реализация полезных алгоритмов на C++
Книга с подробным описанием всевозможных алгоритмов, которые принято реализовывать на C++ в силу высоких требований к скорости и наращиванию мощности алгоритмов. Алгоритмы относятся к следующим предметным областям: машинное обучение и нейронные сети, статистика, криптография, оптимизация, перемножение матриц, хэширование, строковые алгоритмы, случайные леса, методы работы с числами, сортировка, кластеризация, графовые алгоритмы и другие темы, касающиеся программной инженерии. Затронуты вопросы командной разработки алгоритмов.Книгу можно использовать как справочник по алгоритмам для программистов и исследователей и как учебное пособие для студентов соответствующих специальностей. Также будет полезна при подготовке к собеседованиям.
2012 Руб.
Корк П. Машинное зрение. Основы и алгоритмы с примерами на MATLAB
Книга представляет собой введение в классическое компьютерное зрение. Автор показывает, как можно разложить на части и решить сложные задачи в этой сфере с помощью всего нескольких простых строк кода.Machine Vision Toolbox for MATLAB — открытое программное обеспечение, которое позволяет читателю легко применять алгоритмические концепции на практике и работать с нетривиальными задачами. Раскрываются теоретические основы алгоритмов, а многочисленные примеры кода иллюстрируют его использование.
5710 Руб.