Хенрик Бринк,Джозеф Ричардс,Марк Феверолф

Машинное обучение

Сообщить о появлении
Загрузите файл EPUB или FB2 на Букмейт — и начинайте читать книгу бесплатно. Как загрузить книгу?
В последние годы машинное обучение вышло на уровень большого бизнеса: компании активно используют его для зарабатывания денег, прикладные исследования бурно развиваются, а неугомонные разработчики используют любую возможность повысить свой уровень владения данной тематикой.

Данная книга рассчитана на тех, кто хочет решать самые разнообразные задачи при помощи машинного обучения. Как правило, для этого нужен Python, поэтому в примерах кода используется этот язык, а также библиотеки pandas и scikit-learn. Вы познакомитесь с основными понятиями ML, такими как сбор данных, моделирование, классификация и регрессия, а главное, получите практический опыт обработки реальных данных.
Эта книга сейчас недоступна
545 бумажных страниц
Год выхода издания
24
Уже прочитали? Что скажете?
👍👎

Впечатления

  • Василий Губановделится впечатлением7 лет назад
    💩Utter Crap

    Очень плохая реализация прекрасной идеи.

  • Kirill Kделится впечатлением4 года назад
    👍Worth reading

Цитаты

  • Анастасия Мещеряковацитирует2 года назад
    конечном счете, для обхода этой проблемы из набора данных была попросту удалена вся информация об оплаченных наличными поездках. Изначально поставленная задача изменилась — теперь мы прогнозировали частоту чаевых только для случаев оплаты картой. Отказываться от части информации никогда не хочется. Но предположение о недостаточной достоверности сведений при оплате наличными нашло подтверждение в данных, соответственно мы поняли, что лучше всего использовать только проверяемые сведения и немного поменять формулировку задачи. Разумеется, гарантия корректности остальных записей о чаевых тоже отсутствует, но можно по крайней мере проверить новое распределение сумм
  • Анастасия Мещеряковацитирует2 года назад
    А сколько человек из расплачивающихся наличными оставляет чаевые? Все?

    На самом деле никто! Мы быстро это поняли. При оплате наличными водитель не регистрирует чаевые должным образом, и они просто не попадают в данные. Рассмотрев ситуацию с точки зрения здравого смысла, мы обнаружили миллионы потенциальных злоупотреблений в системе нью-йоркского такси!
  • Анастасия Мещеряковацитирует2 года назад
    Эти методы называются прямым отбором (forward selection) и обратным исключением (backward elimination) соответственно.

На полках

fb2epub
Перетащите файлы сюда, не более 5 за один раз