Алгоритмы машинного обучения: базовый курс

Оглавление

Группа авторов. Алгоритмы машинного обучения: базовый курс

Слово от автора

Глава 1. Что такое машинное обучение?

Глава 2. Применение машинного обучения

Глава 3. Необходимый базис

Глава 4. Супервизорное обучение

Глава 5. Несувервизорное обучение

Глава 6. Полусупервизорное и обучение с подкреплением

Глава 7. Линейные модели

Глава 8. Методы ближайших соседей

Глава 9. Деревья решений и ансамблевые методы

Глава 10. Методы опорных векторов (SVM)

Глава 11. Нейронные сети

Глава 12. Работа с данными

Глава 14. Разработка ML-проекта

Глава 15. Оценка и валидация моделей

Глава 16. Обучение на больших данных

Глава 17. Обработка и анализ текстовых данных

Глава 18. Применение машинного обучения в реальных приложениях