**Введение в машинное обучение: Руководство для начинающих**
Если вы только начинаете свой путь в мир машинного обучения и хотите освоить его основные концепции, это практическое руководство как раз для вас. В нём рассматриваются наиболее важные алгоритмы, такие как линейная регрессия, деревья решений, методы опорных векторов и нейронные сети. Каждый из этих методов имеет свои уникальные особенности и области применения, что позволяет вам глубже понять, как они работают.
Кроме того, книга предоставляет информацию о том, как эффективно работать с данными и использовать инструменты языка программирования Python, который является одним из самых популярных в области анализа данных и машинного обучения. Вы найдете четкие объяснения, множество примеров кода и практические задания, которые помогут вам не только изучить теорию, но и научиться применять полученные знания на практике.
Это издание станет отличным подспорьем для студентов, аналитиков и разработчиков, которые делают свои первые...
Если вы только начинаете свой путь в мир машинного обучения и хотите освоить его основные концепции, это практическое руководство как раз для вас. В нём рассматриваются наиболее важные алгоритмы, такие как линейная регрессия, деревья решений, методы опорных векторов и нейронные сети. Каждый из этих методов имеет свои уникальные особенности и области применения, что позволяет вам глубже понять, как они работают.
Кроме того, книга предоставляет информацию о том, как эффективно работать с данными и использовать инструменты языка программирования Python, который является одним из самых популярных в области анализа данных и машинного обучения. Вы найдете четкие объяснения, множество примеров кода и практические задания, которые помогут вам не только изучить теорию, но и научиться применять полученные знания на практике.
Это издание станет отличным подспорьем для студентов, аналитиков и разработчиков, которые делают свои первые...
220 страниц