Авторизация
Забыли пароль? Введите ваш е-мейл адрес. Вы получите письмо на почту со ссылкой для восстановления пароля.
После регистрации вы сможете задавать вопросы и писать свои ответы, получая за это бонусы. Все остальные функции на сайте доступны без регистрации.
Вы должны войти или зарегистрироваться, чтобы добавить ответ и получить бонусы.
«Прикладное машинное обучение» Петров И.В. и Чернышев В.В. — это книга о том, как применять методы машинного обучения для решения практических задач. В ней описаны основные алгоритмы машинного обучения и их применение для решения задач классификации, регрессии, кластеризации и других.
«Глубокое обучение. Погружение в мир нейронных сетей» Гудфеллоу Я., Бенджио Й., Курвилль А. — это книга о глубоком обучении и нейронных сетях. В ней описаны основы глубокого обучения, включая сверточные нейронные сети, рекуррентные нейронные сети, а также генеративные модели.
«Машинное обучение» Журавлев Ю.И. — это книга о теории машинного обучения. В ней описаны основные понятия и методы машинного обучения, включая задачи классификации, регрессии, кластеризации, ансамбли моделей и многое другое.
«Машинное обучение на Python» Рашка С. — это книга о том, как применять методы машинного обучения с помощью Python. В ней описаны основные библиотеки Python для машинного обучения, такие как scikit-learn, TensorFlow и Keras, а также примеры реализации различных алгоритмов машинного обучения.
«Статистический анализ и внедрение алгоритмов машинного обучения на Python» Мюллер А. и Гвидо С. — это книга о статистическом анализе и машинном обучении на Python. В ней описаны основные методы статистического анализа и машинного обучения, а также примеры их применения на Python.
«Python и машинное обучение» Себастьян Рашка — это книга о машинном обучении на Python. В ней описаны основные понятия и методы машинного обучения, а также примеры их применения на Python.