Книга является первым томом к книге "Вероятностное машинное обучение. Дополнительные темы: предсказание, порождение, обнаружение, действие". Дополняя ранее изданную книгу Вероятностное машинное обучение. Введение , этот классический труд знакомит читателя с деталями самых актуальных теорий и методов машинного обучения, включая глубокие порождающие модели, графовые модели, байесовский вывод,...
Вы получили два разных, но связанных между собой набора данных? Что делать? Какие инструменты использовать для поиска совпадений? А если все, что у вас есть, — это доступ к базе данных с помощью запроса SQL SELECT? Джим Лемер познакомит вас с лучшими практиками, техниками и хитрыми приемами, которые помогут импортировать, очищать, сопоставлять, оценивать и осмысливать разнородные данные с помощью SQL....
Эта книга не похожа на большинство других учебников и руководств по глубокому обучению – в ней нет ни детального алгоритмического анализа, сопровождаемого обширной математикой, ни развернутых листингов программного кода. Автор выбрал золотую середину - благодаря дружелюбному подходу, сопровождаемому огромным количеством цветных иллюстраций, а также детальному и скрупулезному описанию, он глубоко...
Оставить комментарий