Аннотация к книге "Бабье царство. Русский парадокс"
Это был воистину русский парадокс. В стране «Домостроя», где многочисленные народные пословицы довольно искренне описывали положение женщины: «Курица не птица, баба не человек», «Кому воду носить? Бабе! Кому битой быть? Бабе! За что? За то, что баба», – весь XVIII век русским государством самодержавно правили женщины – четыре Императрицы и две Правительницы. Начинается воистину галантный русский век – первый и последний век, когда Любовь правила политикой… И фавориты порой выпрыгивали из августейших постелей прямиком во власть. И за всеми нашими императрицами стояла гвардия, детище Петра, весь век галантно сажавшая наших дам на трон – иногда не без крови.
Этот классический труд знакомит читателя с деталями самых актуальных теорий и методов машинного обучения, включая глубокие порождающие модели, графовые модели, байесовский вывод, обучение с подкреплением и причинность. Глубокое обучение излагается в контексте более широкого статистического контекста, а подходы к глубокому обучению унифицированы с подходами к вероятностному моделированию и выводу....
Колода из 50 метафорических ассоциативных карт со сказочными, мифологическими образами шведского иллюстратора начала XX века Йона Бауэра приглашает в путешествие по волшебному лесу. "Внутренний огонь", "Призраки прошлого", "Переждать бурю", "Внутренний защитник", "Новый дом", "Добрый совет" и другие карты помогут найти ответ на вопрос, поддержат, наполнят момент смыслом и светом. Авторское руководство...
Издательство:
Манн, Иванов и Фербер
Дата выхода: апрель 2024
Виртуозный карточный шулер, блестящий стрелок и непревзойдённый фехтовальщик, он с оружием в руках защищал Отечество и собственную честь, бывал разжалован и отчаянной храбростью возвращал себе чины с наградами. Он раскланивался с публикой из театральной ложи, когда со сцены о нём говорили: "Ночной разбойник, дуэлист, / В Камчатку сослан был, вернулся алеутом, / И крепко на руку не чист; /Да умный человек не...
Книга содержит около 200 задач машинного обучения, таких как загрузка и обработка текстовых или числовых данных, отбор модели и многие другие. Рассмотрена работа с языком Python, библиотеками pandas и scikit-learn. Коды примеров можно вставлять, объединять и адаптировать, создавая собственное приложение. Приведены рецепты решений с использованием: векторов, матриц и массивов; данных из CSV, JSON, SQL, баз данных, облачных...
Оставить комментарий