Publisher's Synopsis
Книга "Основы машинного обучения" составлена таким образом, чтобы быть доступной для читателей с базовым пониманием математики и программирования. Мы начинаем с введения в ключевые понятия, изучая различные типы алгоритмов машинного обучения и их применение. Затем мы переходим к рассмотрению основных структурных элементов, включая предварительную обработку данных, разработку признаков, выбор модели и оценку. Мы также рассмотрим такие важные темы, как перебор, регуляризация и кросс-валидация, чтобы помочь вам разработать модели, которые хорошо обобщают.Важно отметить, что машинное обучение - это быстро развивающаяся область, в которой регулярно появляются новые алгоритмы, методы и приложения. Хотя эта книга обеспечивает прочную основу, всегда рекомендуется изучать последние исследования и разработки, выходящие за ее рамки. Область машинного обучения предлагает бесконечные возможности для инноваций, и мы надеемся, что эта книга вдохновит вас на дальнейшие исследования и внесет свой вклад в ее развитие.
