Для корректной работы этого сайта необходима поддержка JavaScript и "cookies" Вашим браузером. Подробнее

МЫ ПРИНИМАЕМ ЗАКАЗЫ ПО ТЕЛЕФОНАМ +7 (495) 374-94-88, 8(800) 775-80-36 (бесплатно для регионов) С 10:00 ДО 19:00
Здравствуйте, Гость! (Войти в систему)

Ваша корзина

В корзине 0 товаров на сумму
0 руб


Отложено: 0 товаров

Ваша корзина пуста.

Нажмите кнопку "В корзину" на интересующих вас товарах.

Лучшие товары раздела

Практическая информатика

Евсеев Г.А., Симонович С.В.
62 руб

Информатика. Учебное пособие

Хеннер Е.К., Могилев А. В.
913 руб

Лучшие книги недели

Древняя Русь в свете зарубежных источников - Джаксон Т.Н. - купить  книгу с доставкой

Древняя Русь в свете зарубежных источников

Джаксон Т.Н., Бибиков М.В
532 руб
Мир-система Модерна. Том 1. Капиталистическое сельское хозяйство и истоки европейского мира-экономики в XVI веке - Иммануэль Валлерстайн - купить  книгу с доставкой

Мир-система Модерна. Том 1

Иммануэль Валлерстайн
675 руб
Евреи, конфуцианцы и протестанты. Культурный капитал и конец мультикультурализма - Лоуренс Харрисон - купить  книгу с доставкой

Евреи, конфуцианцы и протестанты

Лоуренс Харрисон
388 руб
Феномены мозга - Бехтерев В. М. - купить  книгу с доставкой

Феномены мозга

Бехтерев В. М.
415 руб

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

Питер Флах

Машинное обучение. Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данных - Питер Флах - купить  книгу с доставкой
ДМК-Пресс, твердый переплет, 2015

Код товара: 1116615

ISBN: 978-5-97060-273-7, 978-1-107-09639-4

Тип переплета: твердый переплет

Тираж книги: 100

Снижение цены на: 5

Формат книги: 70x100/16 (170x240 мм)

Количество страниц: 400

Временно отсутствует
Чтобы оставить заявку, введите свой e-mail
0
Аннотация к книге "Машинное обучение. Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данных":
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.