🌎 Machine Learning Simplified: A Gentle Introduction to Supervised Learning (2022)
❔ Чему вы научитесь:
🔵 понимать интуицию обучения с учителем без тяжёлого математического аппарата;
🔵 разбираться в линейной и логистической регрессии от принципа работы;
🔵 применять деревья решений, ансамбли и метод ближайших соседей;
🔵 оценивать модели: переобучение, разделение выборок, метрики качества;
🔵 работать с подготовкой признаков и их влиянием на результат;
🔵 доводить понимание до кода на Python с привычным ML-стеком.
"Machine Learning Simplified" — мягкое введение, делающее ставку на интуицию и визуальное объяснение перед формулами. Рассчитана на начинающих с базовым Python; служит ступенью перед более строгими курсами. Автор выкладывает книгу с открытым доступом к сопроводительному коду; охват намеренно ограничен обучением с учителем, без нейросетей и обучения без учителя.
➡️ Скачать курс
Архиватор
❔ Чему вы научитесь:
🔵 понимать интуицию обучения с учителем без тяжёлого математического аппарата;
🔵 разбираться в линейной и логистической регрессии от принципа работы;
🔵 применять деревья решений, ансамбли и метод ближайших соседей;
🔵 оценивать модели: переобучение, разделение выборок, метрики качества;
🔵 работать с подготовкой признаков и их влиянием на результат;
🔵 доводить понимание до кода на Python с привычным ML-стеком.
"Machine Learning Simplified" — мягкое введение, делающее ставку на интуицию и визуальное объяснение перед формулами. Рассчитана на начинающих с базовым Python; служит ступенью перед более строгими курсами. Автор выкладывает книгу с открытым доступом к сопроводительному коду; охват намеренно ограничен обучением с учителем, без нейросетей и обучения без учителя.
➡️ Скачать курс
Архиватор