1. Как Вы могли заметить, на форуме появился раздел дампов других форумов.
    Сливап, сеоха (В первом барыжат тем что юзеры выложили под хайд. Во втором, помимо барыжничества, еще говорят что в их приватном разделе есть крутые вещи, но вы узнаете что там только заплатив, а на деле оказывается что там галимый копипаст) и других копипаст форумов которые мусолят одни и те же курсы которые они друг у друга скачали|слили (нужное подчеркнуть).
    И соответсвенно Вы не могли не заметить какой там шлак Вам впаривают по 2000-3000 рублей за аккаунт, тьфу.
    Подробнее...
Внимание!
При проведении и участии в рескладчинах соблюдайте правила по ссылке
Во избежание блокировки аккаунта и других неприятностей.

Машинное обучение. Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данных(2015)

Информация:
Тема в разделе "Электронные книги", создана пользователем Collab_Bot, 18 сен 2016.
Этап:
Набор участников
Цена:
80.00 RUB
Участников:
0 из 10
Организатор:
Отсутствует
0%
Расчетный взнос:
13 RUB
  • (Основной список пока пуст)

  1. Collab_Bot

    Collab_Bot Бот рескладчин Бот форума
    • 3063/3811

    Сообщения:
    80.805
    Репутация:
    0
    Отдано:
    1 ГБ
    Скачано:
    0 байт
    Рейтинг:
    -
    Машинное обучение. Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данных
    Machine Learning: The Art and Science of Algorithms that Make Sense of Data
    Автор: Флах Петер (Peter Flach)
    Языки: Русский
    Издательство: ДМК Пресс (Cambridge University Press)
    Год: 2015 (2012)
    ISBN: 978-5-97060-273-7
    Странниц: 400
    Твердый переплет. Офсетная бумага


    Перед вами один из самых интересных учебников по машинному обучению – разделу искусственного интеллекта, изучающего методы построения моделей, способных обучаться, и алгоритмов для их построения. Автор воздал должное невероятному богатству предмета и не упустил из вида объединяющих принципов. Читатель с первых страниц погружается в 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.

    Книга ясно написана и хорошо организована. Начав с основ, автор умело ведет читателя, знакомя его с полезными фактами и подробно описывая ряд методов машинного обучения. Приводится также псевдокод ключевых алгоритмов.

    Благодаря всему этому книга задает новый стандарт изучения такой сложной дисциплины как машинное обучение.
     


    Это рескладчина на
    Ознакомьтесь с правилами проведения и участия в рескладчинах!
     
    Загрузка...