Справка
x
Поиск
Закладки
Озвучить книгу
Изменить режим чтения
Изменить размер шрифта
Оглавление
Для озвучивания и цитирования книги перейдите в режим постраничного просмотра.
Машинное обучение. Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данных
Пролог: пример машинного обучения
Предыдущая страница
Следующая страница
Table of contents
Предисловие
Пролог: пример машинного обучения
1. Ингредиенты машинного обучения
2. Бинарная классификация и родственные задачи
3. За пределами бинарной классификации
4. Концептуальное обучение
5. Древовидные модели
6. Модели на основе правил
7. Линейные модели
8. Метрические модели
9. Вероятностные модели
10. Признаки
11. Ансамбли моделей
12. Эксперименты в машинном обучении
Эпилог: что дальше?
Что нужно запомнить
Библиография
Предметный указатель
Данный блок поддерживает скрол*